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论 著 中外健康文摘 2011年12月第8卷第48期 World Health Digest Medical Periodieal

1 一些更正

在已发表文章[6]图13（见图1）需要更正，更正后见图2。

其中,“阈值”沿用人工智能领域的定义,对应神经生物学定义

为：阈值电位-膜电位。

图1 已发表图[6]

图2 更正后图

4 加强蒙药复方的深入研究

应把作用效果明显、作用机理清楚、使用方便的药物推向

市场。蒙药复方的疗效已由长期的临床实践所证实。但其制剂

工艺不够先进，缺乏严格可信的质量保证与监控措施，又缺乏

现代科学方法阐明的疗效和作用机理说明，故一直难以进入大

众医药市场。现代药物研究的发展方向是作用效果明显、作用

机理清楚或作用单一、毒副作用小、使用方便的药物。因此蒙

药应借鉴这方面已有的其他兄弟民族医药成果，并密切注意这

种动向，针对目前蒙药打入大众医药市场的障碍，加强对复方

的深入研究，如通过药学及药动学标准。同时已研制出的产品

要加以世人所能理解与接受的现代科学说明，以便打开市场，

占领市场。

5 应用现代科技手段和方法改进蒙药剂型

随着社会进步和生活节奏的加快，人们希望用药简单化，

服用量小，保存携带方便，次数少，给药方式简单，毒副作用

小，易于病人接受。我们在继承传统蒙药剂型基础上，对蒙药

验方、秘方等，在原方组成、用量固定、疗效确切的前提下不

断开发研制适合医疗要求、方便服用的新剂型，但在研制新剂

型过程中必须符合既保持原方疗效又能克服原剂型(汤、散、

丸剂)不足的要求。验方、秘方的剂型改革，因其具有坚实的

临床实践基础，开发成功的可行性更高。

参 考 文 献

[1]毕力夫，阿古拉.关于蒙医学现代化问题的思考[J].中国

民族医药杂志，2007，13(1): 59-60.

[2]毕力夫,吴岩，常福厚.继承和发展蒙医药.加快蒙医药

的研究和发展[J].内蒙古医学院学报，2007,29(3) :186-189.

【摘要】 文献[1-9]提出了血液循环在大脑处理信息的过程中具有时序控制作用，并用量化模型结合结构风险最小化相关理论

说明时序控制作用的意义。本文将汇总介绍量化模型中的一些细节，以期同行能更深入理解该模型。文章包括三部分：第一部分

作了一些更正；第二部分介绍了在观察的时间精度和空间精度更加精细的情况下，如何确定一个样本中阈值的值；第三部分介绍

了大脑处理信息过程中“索引效应”的本质。第四部分介绍理论建立和应用过程中的一些神经网络原理。

【关键词】过程存储与重组模型 时序控制 微循环 结构风险 中枢神经系统 信息处理

Details of Quantitative Model of Brain Information Processing

XIEQIN1,* 1 Bureau of Science, Technology and Information of Guangzhou Municipality; IT&T Department,

GAGOC Guangzhou，510000

【Abstract】 Literatures [1-9] suggest that blood circulation plays the role of basic timer when brain processing

information; and suggest a quantitative model of brain information processing. This article introduces details of the

quantitative model, including 4 parts. Part 1 gives a correction; Part2 introduces "how to define Gate value" in

greater details; Part3 introduces the essential nature of "indexing effect" when brain processing information; Part4

introduces some basic neural network principles of "theorizing".

【Key words】model of process storing and recalling timing control microcirculation structure risk

minimization CNS information processing

大脑处理信息量化模型中的细节汇编谢勤（广州市科技和信息化局第16届亚运会组委会信息技术部 510000）

【中图分类号】R741【文献标识码】A【文章编号】1672-5085（2011）48-0078-03

2 关于一个训练样本中阈值数值的确定

在观察的时间精度和空间精度足够小的情况下，可看

到在某一时刻，由于各种原因，一个细胞各处的电位并不相

同；在一个训练样本中，当各输入信号到达细胞后，由于空

间距离等因素，对细胞各处的电位影响也不相同；由于各种

原因，一个细胞各处的阈值电位也可能不同。因此，存在对

于量化模型中的一个训练样本，存在该样本“阈值”如何确

定的问题；即在观察的时间精度和空间精度更加精细的情况

下，如何更精确定义“阈值”的问题。图3以细胞A为例说明

了这一问题。

图3 存在一个样本中的“阈值的值”怎样确定的问题

万方数据

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论 著中外健康文摘 2011年12月第8卷第48期 World Health Digest Medical Periodieal

下面以细胞A为例说明怎样确定一个训练样本中的阈值：

第一步：确定观察点

对细胞各点构造函数:g(t)=阈值电位(t)-膜电位(t),以点I

为例,构造函数

gI(t)=阈值电位I(t)-膜电位I(t), 取动作电位发生前gI(t)

最小值gI(t)m in,这样,在动作电位发生前,对于细胞中的各点

I,II,III…可获得一个集合{gI(t)min,gII(t)min,gIII(t)min…},

则取得MIN[gI(t)min,gII(t)min,gIII(t)min…]的点就是确定的

观察点P。

第二步：确定阈值

对观察点P在取得MIN{gI(t)min,gII(t)min,gIII(t)min…}

时的g(t1)的值进行处理:1.消除各路输入对“膜电位(t1)”值

的实际贡献值；2.根据输入信号到达后对点P电位的影响和应

有的影响（如在不触发动作电位的情况下，实际贡献值和∑

(Pi*Wi)的差异，Pi表示第i路输入，Wi表示第i路权值）调整

“膜电位(t1)”的值；3.《大脑处理信息的样本量和网络规模

问题》图6提到的“调整阈值波动的数值”的数学处理也会影

响“膜电位(t1)”的值；等。处理后的g(t1)就是该样本中的阈

值数值。

3 “索引效应”的本质

前面文章曾提到外界输入的信号经过“索引效应”激活

特定的细胞群。索引效应的本质是：由于存储了一个具体信息

（例如一幅图）的一群细胞由于连接强度大等原因，这群细胞

同步兴奋（或者在这群细胞同步兴奋的同时另一群细胞同步抑

制）的概率较大，在一些情况下，外界的输入信号等原因使细

胞群中一部分细胞的兴奋程度增大，则会使这群细胞中其他各

细胞兴奋程度增大（或者在这群细胞兴奋程度增大的同时另一

群细胞抑制程度增大），进而经一系列过程形成“回忆起这一

信息”的心理现象。

例如图4中，G区域的细胞存储了一幅图像G，由于外界刺

激输入等原因，A、B两个细胞的兴奋程度增大，从而影响G

区域中其他细胞的兴奋状态，使红色细胞同步兴奋，同时蓝色

细胞抑制。进而经一系列过程形成红色细胞群兴奋程度高于大

脑中其他大量细胞，蓝色细胞群抑制程度高于大脑中其他大量

细胞的情况，形成“回忆起图像G”的心理现象。

在A细胞参与多幅图存储的情况下，则具体心理上“回忆

起哪幅图”视存储各幅图的细胞群中其他各细胞的兴奋情况而

定，如图4中由于B细胞兴奋程度也较大，因此形成“回忆起

图像G”心理现象。

图4 “索引效应”示意图

4 关于理论建立和应用过程中的一些神经网络原理

这里将以匀速直线运动相关理论为例介绍关于理论建立和

应用过程中的一些神经网络原理。 在对大量客观事实进行长

期观察的过程中，大量的样本进入大脑，样本中重复出现次数

多的一些统计特性被神经网络保留下来，形成一张相对稳定的

神经网络，表示为网络G，图中用灰色结点和实线表示；样本

中重复出现次数少的统计特性，由于形成的连接强度不大，在

遗忘机制的作用下不参与这网络G的形成，图中用虚线表示。

上述过程可能在多个大脑中逐步形成，例如人们通过对运

动事物的长期观察，形成“速度”等概念（形成图中I、I I I圈

内的相对稳定的网络），这些概念传给另一群人后，继续观察

客观现象，形成匀速直线运动相关理论（形成图中II圈内的相

对稳定网络，从而形成网络G）。大脑中已建立的相对稳定的

子网络和一些其他因素会影响后续观察客观现象过程中对输入

样本的处理和样本中统计特性的识别。

在匀速直线运动相关理论的建立过程中,人们通过各种方

式获得样本,根据样本检验网络G的输入输出，并不断调整网

络G,使网络G的输入输出和样本相符，最后网络G相对稳定下

来,对应“Pt=P0+V*T”，和一些相关概念、数字、单位、计

算方法等。在理论的建立过程中，一些随机的因素，如灵感等

可能在网络建立过程发挥重大作用，使网络在符合样本方面有

很大的改善。由于不可能学习完所有客观世界可能出现的样

本，所以只有相对真理，只能在客观实践中不断改进理论。

当这张网络在大脑中建立起来以后，在观察运动物体并预

测T时间后物体位置的场景中，这张网络在“索引效应”的作

用下把输入信息抽象为物体原始位置、速度、所经历的时间三

个要素，这些信息进入网络G后，输出物体T时间后的位置。

在这一场景中活跃的神经网络是网络G和图中标U的连接和细

胞共同组成的网络G’。注意在神经细胞群活跃的顺序中，并

不一定网络G’中所有细胞同时同强度活跃，而可能在各种时

序控制机制或自身特性等的作用下分成几步，如图中分成1、

2、3步，分别是I、II、III圈中的细胞群依次活跃程度最强。

网络G建立好以后，可以在大脑信息处理的辅助工具，如

纸上记录下来，通过信息传播，在不同的大脑中建立这一相对

稳定的网络；或者已建有这张网络的大脑因遗忘机制作用，大

脑中这张网络不完整存在的时候，重建这张网络。新建的和

重建的网络具体相关的细胞和连接权可能会有差异，但都对应

“Pt=P0+V*T”，和一些相关概念、数字、单位、计算方法

等。

图5 关于理论建立和应用过程中的一些神经网络原理

参 考 文 献

[1]谢勤，王乙容.大脑处理信息的过程存储与重组模型

[J].现代生物医学进展，2007，(3)：432-435，439.

X i e Q in, Wang Yi-rong. S to r i ng and Re-

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[2]谢勤．血液循环在大脑信息处理过程中的时序控制作

用[J]．现代生物医学进展，2008，(6)：1152-1159.

Xie Qin. Timer Role of Blood Circulation When

Brain Processing Information [J].Progress of Modern

Biomedicine, 2008, (6):1152-1159.

[3]谢勤.过程存储与重组模型[Z]．www.sciam.com.cn，

2006.

Xie Qin. Model of Process Storing and Recalling [Z].

www.sciam.com.cn, 2006.

[4]谢勤.一种关于脑电波起源和含义的观点[C]．中国神经

科学学会第七次全国学术会议论文集．北京：科学出版社，

万方数据

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论 著 中外健康文摘 2011年12月第8卷第48期 World Health Digest Medical Periodieal

2007:144.

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EEGs[C].Proceedings of the 7th Biennial Meeting and the

5th Congress of the Chinese Society for Neuroscience.

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用整理[C]．中国神经科学学会第八次全国学术会议论文集．

北京:科学出版社, 2009: 135.

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Circulation When Brain Processing Information>[C].

Proceedings of the 8th Biennial Meeting of the Chinese

Society for Neuroscience. Beijing: Science Press. 2009: 135.

[6]谢勤.血液循环在大脑信息处理过程中的时序控制作用

整理[J].中外健康文摘，2011，8(20)：93-98.

Xie Qin. A Review of <Timer Role of Blood

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Health Digest, 2011, 8(20) : 93-98.

[7]谢勤．大脑处理信息的样本量和网络规模问题[J]．中外

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Network Scale when Brain Processing Information [J].

World Health Digest, 2011, 8(21): 88-91.

[8]谢勤．大脑处理信息量化模型中的另一种样本重组方

案[J]．中外健康文摘，2011，8(22)：209-210.

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Quantitative Model of Brain Information Processing [J].

World Health Digest, 2011, 8(22): 209-210.

[9]谢勤．大脑处理信息的样本量和网络规模问题[C]．中

国神经科学学会第九次全国学术会议论文集．北京:科学出版

社, 2011.

Xie Qin. Matching Problem of Sample Quantity and

Network Scale when Brain Processing Information [C].

Proceedings of the 9th Biennial Meeting of the Chinese

Society for Neuroscience. Beijing: Science Press. 2011.

【摘要】目的 探讨以问题为导向的教学方法在护理技术操作中的应用，以提高教学质量。方法 护理部2010级护生120名

分别设为试验组和对照组各60人，试验组采用PBL教学法完成护理技术操作教学任务，对照组采取传统式教学法完成教学任务。

结果 实验组护生的理论和临床技能考核评分优于对照组 (P<0.05) ; 实验组护生综合能力较对照组均有显著提高 (P<0.05)。结

论 实施以问题为基础的学习教学方法不但可以提高临床教学质量，还有利于提高护生发现问题、独立思考、解决问题和综合归

纳的能力。

以问题为基础的学习教学法在《护理技术》操作教学中的应用

张萌（吉林大学通化医药学院 134001）

【中图分类号】R471【文献标识码】B【文章编号】1672-5085（2011）48-0080-02

以问题为基础的学习PBL (Problem Based Learning,

PBL)教学法是一种新的教学模式。1969年由美国的神经病学

教授Barrows在加拿大的麦克马斯特大学首创[1]。PBL被认为

是联系理论与实践之间的一座桥梁,是全世界医学院校一种公

认的教学方法[2]。20世纪末期PBL引入我国医学院校,成为我国

医学教育改革发展的方向[3]。

以问题为基础的PBL教学法是一种新的教学模式。与传统

教学方法相比略有不同,PBL教学法强调以问题为基础,围绕问

题查阅资料,综合分析，进行推理讨论,充分调动学生的学习积

极性, 形成学生自主学习的能力[4]。因此,PBL教学法在培养学

生独立解决实际问题的能力和开发创造性思维等方面具有明显

的优势[5]。2010年9月到2010年12月,作者在护理技术操作教学

中引入PBL教学法,效果较好,报道如下：

1 对象与方法

1.1 研究对象

吉林大学通化医药学院护理部2010级护生120名,均为女

性,年龄17～19岁。将120名学生分为两组。实验组: PBL教学

组,女 60例,对照组:传统教学组,女 60例。两组学生的年龄、

基础理论课成绩、经比较均无统计学差异(P >0.05)。

1.2 教学方法

两组学生由同一老师带教,授课的课时数与教学重点均相

同，教学内容为《护理技术》。

1.2.1　传统教学法：教师运用传统的讲授方法,讲解有关

护理技术操作的目的、要点及注意事项,把操作的全过程做一

示范,学生自己练习。

1.2.2 PBL教学方法: (1)教师根据教学大纲内容，科前

提出相关问题。（2）护生通过教材、网络、杂志及图书馆等

资源自主学习、解答问题（3）课中，由教师引导以小组为单

位根据收集的资料进行讨论，教师及时纠正指导，进行操作

练习,强化训练。（4）教师把讨论和操作的情况进行总结,提

出存在的问题及改进意见。整个学习过程中护生是主体,教师

是促进者,教师要做的是大量的课前设计,把操作动作进行分

解,按分解动作顺序进行操作示范,促进学生对分解动作的理

解。

1.3　评价方法

1.3.1　护生技术理论考试成绩评价 　按教学大纲的重点

要求 ,统一出题进行护理技术理论考试，以百分制记分 。

1.3.2　教师对PBL教学效果的评价　发放老师对护生操

作的评价表,内容如下，每个方面均为10分。>85分为优,81～

85分为良 ,65～80分为一般, <65分为差。

1.3.3 采用自行设计调查问卷的方式 ,让2组护生分别对

2种教学法的教学效果进行客观评价。调查问卷中每个指标均

有“是”和“否”2个备选答案 ,要求护生必须选择其中1项。

1.4　统计学处理　所有数据采用SPSS 13.0进行处理, 2

组护生护理技术考试成绩比较采用两独立样本秩和检验,教师

对护生实习效果评价采用t检验,护生对教学效果评价采用χ2

检验。检验水准α=0.0

表1 两组护理技术理论考试成绩比较 （分，x-±s ）

万方数据

大脑处理信息量化模型中的细节汇编作者： 谢勤

作者单位： 广州市科技和信息化局第16届亚运会组委会信息技术部 510000

刊名：中外健康文摘

英文刊名： WORLD HEALTH DIGEST

年，卷(期)： 2011,8(48)

本文链接：http://d.g.wanfangdata.com.cn/Periodical_zwjkwz201148064.aspx