Thể loại hệ thần kinh

ể loại:Hệ thần kinh


Mục lục
1

Cảm giác kèm
1.1

2

3

4

7

1
3

2.1

3

am khảo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

Hệ giác quan

4

3.1

Tổng quan . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

4

3.2

ị giác . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

4

3.3

ính giác . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

4

3.4

Vị giác . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

5

3.5

Khứu giác . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

5

3.6

Xúc giác . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

5

3.7

Xem thêm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

5

3.8

Chú thích . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

5

Hệ thần kinh

6

4.1

Sơ lược về hệ thần kinh . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

6

4.1.1

Nơ-ron, đơn vị cấu tạo của hệ thần kinh . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

6

4.1.2

Các bộ phận của hệ thần kinh

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

7

Não bộ và tủy sống . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

7

4.2.1

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

7

am khảo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

7

4.3

6

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

Hạ thần kinh

4.2

5

Chú thích

1

Não bộ

Hệ thần kinh ngoại vi

8

5.1

8

Chú thích . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

Hệ thần kinh trung ương

9

6.1

Chú thích . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

9

6.2

Xem thêm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

9

Hệ thần kinh đối giao cảm

10

7.1

an hệ đến hệ thần kinh giao cảm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

10

7.2

Định vị khoa học . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

10

7.3

Xem thêm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

10

i


ii

MỤC LỤC
7.4

8

9

am khảo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

10

Hội ứng tiểu não

11

8.1

Cấu tạo tiểu não . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

11

8.2

Triệu chứng lâm sàng . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

11

8.3

Nguyên nhân và một số hội chứng tiểu não

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

12

8.4

Mức độ nguy hiểm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

12

8.5

Chữa trị . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

12

8.6

Xem thêm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

12

8.7

am khảo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

12

Lissencephaly (Não mịn)

13

9.1

am khảo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

13

9.2

Liên kết . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

13

10 Mô thần kinh

14

11 Mạng nơ-ron

15

11.1 Đặc điểm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

15

11.2 Bộ não, mạng nơ-ron và máy tính . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

16

11.3 Mạng nơ-ron và Trí tuệ nhân tạo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

16

11.3.1 Nền tảng

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

11.3.2 Các loại học

16

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

16

11.3.3 Các thuật toán học . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

16

11.3.4 Các tính chất lý thuyết

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

17

11.3.5 Các loại mạng nơ-ron nhân tạo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

17

11.4 Mạng nơ-ron và ngành thần kinh học . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

17

11.4.1 Các loại mô hình . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

17

11.4.2 Các nghiên cứu hiện nay

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

17

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

17

11.6 Lịch sử khái niệm mạng nơ-ron . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

17

11.7 Xem thêm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

18

11.8 am khảo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

18

11.9 Liên kết ngoài . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

19

11.5 = am khảo

12 Nơron

20

12.1 Cấu tạo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

20

12.2 Chức năng . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

20

12.3 Phân loại . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

20

12.3.1 eo hướng dẫn truyền xung thần kinh . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

20

12.3.2 eo chức năng

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

21

12.4 Hình ảnh . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

21

12.5 Chú thích

21

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .


MỤC LỤC

iii

12.6 Xem thêm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

21

12.7 Liên kết ngoài . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

21

12.8 am khảo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

22

13 Virus dại

23

13.1 am khảo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
14 Đồi thị

24

14.1 am khảo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
15 Động kinh
15.1 Dịch tễ học

23

24
25

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

25

15.2 Phân loại . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

25

15.3 Chẩn đoán . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

26

15.4 Chữa trị . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

26

15.4.1 Cấp cứu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

26

15.4.2 uốc chống động kinh . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

26

15.4.3 Giải phẫu chữa động kinh . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

26

15.4.4 Những phương pháp khác: Chữa động kinh bằng phương pháp châm cứu, kết hợp với trị
liệu bằng đông dược . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

26

15.5 Chứng động kinh và những người nổi tiếng

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

27

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

27

15.7 Đọc thêm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

28

15.8 Liên kết ngoài . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

28

15.9 Nguồn, người đóng góp, và giấy phép cho văn bản và hình ảnh . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

29

15.9.1 Văn bản . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

29

15.9.2 Hình ảnh . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

29

15.9.3 Giấy phép nội dung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

31

15.6 Chú thích


Chương 1

Cảm giác kèm
được gọi “cảm giác kèm tự sinh” (adventitious) để phân
biết với những loại “bẩm sinh” thông thường hơn. Cảm
giác kèm tự sinh do ma túy hoặc đột quỵ (nhưng không
do mù điếc) hình như chỉ gây ra một số liên kết giác
quan như âm thanh → thị giác hoặc tiếp xúc → thính
giác; không có hay không có nhiều trường hợp được
biết đến có liên quan đến kiến thức hay văn hóa, như
là tự vị, từ vị, ngày trong tuần, hoặc tháng trong năm.

CẢM GIÁC KÈM
0123456789
Ví dụ phỏng theo cách mà người bị chứng cảm giác kèm có thể
cảm giác (nhưng không nhất thiết phải thấy) một số chữ và số.

Các nhà khoa học đã nghiên cứu rất nhiều về cảm giác
kèm vào cuối thế kỷ 19 và đầu thế kỷ 20, nhưng hội
chứng chủ yếu bị bỏ rơi vào giữa thế kỷ 20 và chỉ mới
được nhà nghiên cứu hiện đại khám phá lại.[18] Các nhà
nghiên cứu tâm lý học đã chứng minh rằng sự kiện cảm
giác kèm có thể có ảnh hưởng dáng điệu đo được, và các
bài nghiên cứu dùng hình ảnh thần kinh chức năng đã
nhận ra những kiểu mẫu kích thích não khác nhau.[6]
Nhiều người có cảm giác kèm lợi dụng khả năng đặc

biệt của họ trong quá trình sáng tạo, và nhiều người
không có cảm giác kèm đã sơn vẽ tác phẩm nghệ thuật
để cố gắng bắt chước hội chứng này. Các nhà tâm lý
học và nhà thần kinh học nghiên cứu về cảm giác kèm
để rút kinh nghiệm về những quá trình nhận thức và tri
giác đều có trong người thường và người có cảm giác
kèm.

Cảm giác kèm (tiếng Anh: synesthesia hay synæsthesia)
là một hiện tượng cảm giác có vẻ hiếm có nguồn
gốc thần kinh làm cho tự động kích thích một đường
cảm giác hay nhận thức khi nào cảm giác một cách
khác.[1][2][3][4]
Với một loại cảm giác kèm thường gặp, được gọi cảm
giác kèm tự vị → màu (grapheme → color synesthesia),
các chữ cái và chữ số được cảm giác là có màu sắc cố
hữu.[5][6] Với tính cách hóa số-chữ (ordinal linguistic
personification, OLP), các số, ngày trong tuần, và tháng
trong năm gợi lên tính cách,[7][8] trong khi với loại
không gian–dãy hoặc khuôn số (number form), chúng
gợi lên những vị trí chính xác trong không gian (chẳng
hạn 1980 có thể “xa hơn” 1990) hoặc có thể cảm giác
một năm là một bản đồ ba chiều.[9][10][11] Một loại nữa
mới được khám phá, cảm giác kèm chuyển động thị giác
→ âm thanh, làm cho nghe tiếng động khi nào thấy
chuyển động thị giác và ánh sáng lung linh.[12] Hơn 60
loại cảm giác kèm được báo cáo,[13] nhưng chỉ có một
số loại được các nhà khoa học nghiên cứu.[14] Ngay cả
trong nhóm người có cùng loại, mỗi người có thể cảm
giác kèm đến độ khác nhau,[15] và mỗi người nhận thấy

khả năng cảm giác kém đến độ khác nhau.[16]

1.1 Chú thích
[1] Cytowic, Richard E. (2002). Synesthesia: A Union of
the Senses (bằng tiếng Anh) (ấn bản 2). Cambridge,
Massachuses: Nhà xuất bản MIT. ISBN 0-262-032961. OCLC 49395033. Đã định rõ hơn một tham số trong
|author= và |last= (trợ giúp); Đã định rõ hơn một tham
số trong |author= và |last= (trợ giúp)

Tuy các ẩn dụ đa giác quan (thí dụ như “câu văn sáng
sủa”) đôi khi được coi là có tính “cảm giác kèm”, nhưng
cảm giác kèm thật sự là vô tình. Có ước lượng rằng tỷ
lệ người có cảm giác kèm có thể cao đến một trong 23
người khi tính vào các loại.[17] Chứng cảm giác kèm
truyền mãi trong gia đình, nhưng cách di truyền chưa
rõ. Nó cũng được báo cáo trong lúc sử dụng ma túy, sau
khi bị đột quỵ, trong lúc lên cơn động kinh thùy thái
dương (temporal lobe epilepsy), hoặc do mù mắt hay
điếc tai. Cảm giác kèm không có nguồn gốc di truyền

[2] Cytowic, Richard E. (2003). e Man Who Tasted Shapes
(bằng tiếng Anh). Cambridge, Massachuses: Nhà xuất
bản MIT. ISBN 0-262-53255-7. OCLC 53186027. Đã định
rõ hơn một tham số trong |author= và |last= (trợ giúp);
Đã định rõ hơn một tham số trong |author= và |last=
(trợ giúp)
[3] Cytowic, Richard E.; David M. Eagelman (2009).
Wednesday is Indigo Blue: Discovering the Brain of
Synesthesia (bằng tiếng Anh). Lời bạt: Dmitri Nabokov.
Cambridge, Massachuses: Nhà xuất bản MIT. tr. 309.

1


2

CHƯƠNG 1. CẢM GIÁC KÈM
ISBN 0-262-01279-9 Kiểm tra giá trị |isbn= (trợ giúp).
Đã định rõ hơn một tham số trong |author= và |last=
(trợ giúp); Đã định rõ hơn một tham số trong |author=
và |last= (trợ giúp)

[4] Harrison, John E.; Simon Baron-Cohen (1996).
Synaesthesia: classic and contemporary readings (bằng
tiếng Anh). Oxford: Blackwell Publishing. ISBN 0-63119764-8. OCLC 59664610. Đã định rõ hơn một tham số
trong |author= và |last= (trợ giúp); Đã định rõ hơn một
tham số trong |author= và |last= (trợ giúp)
[5] Rich, Anina N.; Jason B. Maingley (tháng 1 2002).
“Anomalous perception in synaesthesia: a cognitive
neuroscience perspective”. Nature Reviews Neuroscience
(bằng tiếng Anh) 3 (1): 43–52. PMID 11823804.
doi:10.1038/nrn702. Truy cập ngày 27 tháng 12 năm
2008. Đã định rõ hơn một tham số trong |author= và
|last= (trợ giúp); Đã định rõ hơn một tham số trong
|author= và |last= (trợ giúp); Kiểm tra giá trị ngày tháng
trong: |date= (trợ giúp)
[6] Hubbard, Edward M.; V. S. Ramachandran
(tháng 11 2005). “Neurocognitive mechanisms
of synesthesia”. Neuron (bằng tiếng Anh) (Nhà
xuất bản Cell) 48 (3): 509–520. PMID 16269367.

doi:10.1016/j.neuron.2005.10.012. Đã định rõ hơn một
tham số trong |author= và |last= (trợ giúp); Đã định rõ
hơn một tham số trong |author= và |last= (trợ giúp);
Kiểm tra giá trị ngày tháng trong: |date= (trợ giúp)
[7] Simner, Julia; Emma Holenstein (tháng 4 2007).
“Ordinal linguistic personification as a variant
of synesthesia”. Journal of Cognitive Neuroscience
(bằng tiếng Anh) 19 (4): 694–703. PMID 17381259.
doi:10.1162/jocn.2007.19.4.694. Truy cập ngày 27 tháng
12 năm 2008. Đã định rõ hơn một tham số trong
|author= và |last= (trợ giúp); Đã định rõ hơn một tham
số trong |author= và |last= (trợ giúp); Kiểm tra giá trị
ngày tháng trong: |date= (trợ giúp)
[8] Smilek, Daniel; Kelly A. Malcolmson, Jonathan S. A.
Carriere, Meghan Eller, Donna Kwan, Michael Reynolds
(tháng 6 2007). “When '3' is a jerk and 'E' is a king:
personifying inanimate objects in synesthesia”. Journal
of Cognitive Neuroscience (bằng tiếng Anh) 19 (6): 981–
992. PMID 17536968. doi:10.1162/jocn.2007.19.6.981.
Truy cập ngày 27 tháng 12 năm 2008. Đã định rõ hơn
một tham số trong |author= và |last= (trợ giúp); Đã định
rõ hơn một tham số trong |author= và |last= (trợ giúp);
Kiểm tra giá trị ngày tháng trong: |date= (trợ giúp)
[9] Galton, Francis (1880). “Visualized Numerals”
(PDF). Nature (bằng tiếng Anh) 22: 494–495.
doi:10.1038/021494e0. Đã định rõ hơn một tham
số trong |author= và |last= (trợ giúp); Đã định rõ hơn
một tham số trong |author= và |last= (trợ giúp)
[10] Seron, Xavier; Mauro Pesenti; Marie-Pascale Noël;
Gérard Deloche; Jacques-André Cornet (tháng 8 1992).

“Images of numbers, or 'When 98 is upper le and 6
sky blue'”. Cognition (bằng tiếng Anh) 44 (1–2): 159–
196. PMID 1511585. doi:10.1016/0010-0277(92)90053-K.
Đã định rõ hơn một tham số trong |author= và |last=
(trợ giúp); Đã định rõ hơn một tham số trong |author=

và |last= (trợ giúp); Kiểm tra giá trị ngày tháng trong:
|date= (trợ giúp)
[11] Noam Sagiv; Simner, Julia; James Collins; Brian
Buerworth; Jamie Ward (tháng 8 2006). “What
is the relationship between synaesthesia and
visuo-spatial number forms?”. Cognition (bằng
tiếng Anh) 101 (1): 114–128. PMID 16288733.
doi:10.1016/j.cognition.2005.09.004. Kiểm tra giá
trị ngày tháng trong: |date= (trợ giúp)
[12] Saenz, Melissa; Christof Koch (tháng 8 2008).
“e sound of change: visually-induced auditory
synesthesia” (PDF). Current Biology (bằng tiếng
Anh) (Nhà xuất bản Cell) 18 (15): R650–R651. PMID
18682202. doi:10.1016/j.cub.2008.06.014. Truy cập ngày
28 tháng 12 năm 2008. Đã định rõ hơn một tham số
trong |author= và |last= (trợ giúp); Đã định rõ hơn một
tham số trong |author= và |last= (trợ giúp); Kiểm tra
giá trị ngày tháng trong: |date= (trợ giúp)
[13] Day, Sean (2009). “Types of synesthesia”. Synesthesia
(bằng tiếng Anh). Bản gốc lưu trữ ngày 27 tháng 12 năm
2005. Truy cập ngày 18 tháng 2 năm 2009. Đã định rõ
hơn một tham số trong |author= và |last= (trợ giúp); Đã
định rõ hơn một tham số trong |author= và |last= (trợ
giúp)

[14] Campen, Crétien van (2007). e Hidden Sense:
Synesthesia in Art and Science (bằng tiếng Anh).
Cambridge, Massachuses: Nhà xuất bản MIT. ISBN
0-262-22081-4. OCLC 80179991. Đã định rõ hơn một
tham số trong |author= và |last= (trợ giúp); Đã định rõ
hơn một tham số trong |author= và |last= (trợ giúp)
[15] Hubbard, Edward M.; A. Cyrus Arman; Vilayanur
S. Ramachandran; Geoffrey M. Boynton (tháng 3
2005). “Individual differences among grapheme-color
synesthetes: brain-behavior correlations” (PDF). Neuron
(bằng tiếng Anh) (Nhà xuất bản Cell) 45 (6): 975–85.
PMID 15797557. doi:10.1016/j.neuron.2005.02.008. Đã
định rõ hơn một tham số trong |author= và |last= (trợ
giúp); Đã định rõ hơn một tham số trong |author= và
|last= (trợ giúp); Kiểm tra giá trị ngày tháng trong:
|date= (trợ giúp)
[16] Campen, Cretien van (2009). “e Hidden Sense: On
Becoming Aware of Synesthesia” (PDF). Revista Digital
de Tecnologias Cognitivas (TECCOGS) (bằng tiếng Anh)
(Đại học Công giáo São Paulo) 1: 1–13. Đã định rõ hơn
một tham số trong |author= và |last= (trợ giúp); Đã định
rõ hơn một tham số trong |author= và |last= (trợ giúp)
[17] Julia Simner; Catherine Mulvenna; Noam Sagiv và
đồng nghiệp (2006). “Synaesthesia: the prevalence of
atypical cross-modal experiences”. Perception (bằng
tiếng Anh) (Pion) 35 (8): 1024–1033. PMID 17076063.
doi:10.1068/p5469.
[18] Campen, Crétien van (tháng 2 1999). “Artistic
and psychological experiments with synesthesia”.
Leonardo (bằng tiếng Anh) 32 (1): 9–14.

doi:10.1162/002409499552948. Đã định rõ hơn một
tham số trong |author= và |last= (trợ giúp); Đã định rõ
hơn một tham số trong |author= và |last= (trợ giúp);
Kiểm tra giá trị ngày tháng trong: |date= (trợ giúp)


Chương 2

Hạch thần kinh

A dorsal root ganglion (DRG) from a chicken embryo (around
stage of day 7) after incubation overnight in NGF growth medium
stained with anti-neurofilament antibody. Note the axons growing
out of the ganglion.

Hạ thần kinh là những khối nơ-ron nằm ngoài phần
thần kinh trung ương. Tất cả các hạch thần kinh đều
thuộc phần thần kinh ngoại biên của hệ thần kinh sinh
dưỡng. Chúng có thể nằm ở xa hoặc ngay bên cạnh một
số cơ quan. Trong số hạch này có 2 chuỗi hạch nằm hai
bên cột sống và một hạch lớn nằm trong khoang bụng
(gọi là hạch mặt trời).

2.1 Tham khảo

3


Chương 3

Hệ giác quan
Hệ giác quan là một phần của hệ thần kinh có chức 3.3 Thính giác
năng thu nhận các thông tin về các giác quan. Năm bộ
phận của cơ thể con người và động vật (ngũ giác quan,
hay ngắn: ngũ giác) có tác dụng cảm nhận các kích
thích của môi trường bên ngoài cơ thể, các cơ quan này
ính giác là một trong năm giác quan. Đây là khả
bao gồm ị giác, ính giác, Vị giác, Khứu giác và Xúc
năng tiếp thu âm thanh bằng cách phát hiện các dao
giác.
động qua một cơ quan ví dụ như tai.
Ngoài ra còn có một giác quan nữa liên quan đến tâm
Ở con người và các động vật có xương sống khác, việc
linh và suy nghĩ mà người ta hay gọi là Giác quan thứ
nghe được thực hiện chủ yếu bởi hệ thính giác: các
sáu. Đó là trực giác.
dao động được tai phát hiện và chuyển thành các xung
thần kinh mà bộ não thu nhận. Cũng như xúc giác,
thính giác đòi hỏi sự nhạy cảm đối với chuyển động
3.1 Tổng quan
của các phân tử trong thế giới bên ngoài cơ thể. Cả
thính giác và xúc giác đều là các loại cảm giác cơ học
Việc kích thích từ các giác quan trên sẽ tạo ra các tín (mechanosensation)[1]
hiệu điện, đa số các tính hiệu được truyền đến vỏ não,
các phần còn lại truyền đến tiểu não. Mỗi giác quan
Thính giác ngoại vi
gồm 3 phần: 1/ bộ phận cảm biến các năng lượng kích
thích thành các hưng phấn thần kinh/tín hiệu; 2/ bộ
Hệ thống thính giác ngoại vi chịu trách nhiệm về các
phận dẫn truyền thần kinh; và 3/bộ phận phân tích ở

quá trình sinh lý của thính giác. Đây là những quy trình
vỏ não chuyển hưng phấn thành cảm giác.
cho phép tiếp nhận những âm thanh và chuyển đổi nó
thành các xung điện có thể được gửi đến não thông qua
các dây thần kinh thính giác.

3.2 Thị giác

ính giác ngoại vi là tai. Tai của con người được chia
thành ba phần:
• Tai ngoài, là các kênh năng lượng âm thanh.

ị giác là khả năng nhận và diễn giải thông tin từ ánh
sáng đi vào mắt. Việc tri giác này còn được gọi là thị
lực, sự nhìn.

• Tai giữa, trong đó chuyển đổi năng lượng âm
thanh thành năng lượng cơ học, truyền - và
khuếch đại đến tai trong.

Hệ thị giác cho phép con người thu nhận và xử lý thông
tin từ môi trường. Hành động nhìn bắt đầu từ khi thấu
kính của mắt điều chỉnh để thu được ảnh của cảnh vật
xung quanh vào một màng lưới nhạy sáng nằm sau mắt
(võng mạc). Về bản chất, võng mạc là một phần của
tách biệt não bộ, hoạt động như là một máy biến đổi để
chuyển đổi mẫu ánh sáng thành các tín hiệu thần kinh.
Võng mạc có các tế bào nhạy với tác nhân kích thích là
ánh sáng. Chúng phát hiện các quang tử kích thích và
đáp ứng bằng cách sinh ra các xung/tín hiệu thần kinh.

Các tín hiệu này được xử lý trong một cấu trúc thứ lớp
gồm các phần khác nhau của não bộ, từ võng mạc đến
các nhân cong ở biên, đến các vỏ não sơ cấp và thứ cấp.

• Tai trong, thực hiện công việc chuyển đổi cuối
cùng của năng lượng cơ học thành các xung điện.
Thính giác trung tâm
Hệ thống thính giác trung tâm bao gồm: 30.000 tế bào
thần kinh được tạo thành dây thần kinh thính giác và
truyền xung điện để não để xử lý, và vùng bộ não dành
riêng cho việc xử lý tín hiện. ông qua các dây thần
kinh thính giác, não nhận được thông tin có chứa kiểu
mẫu đặc trưng của mỗi âm thanh và so sánh với những
4


3.7. XEM THÊM
khác biệt được lưu trữ trong bộ nhớ (kinh nghiệm quá
khứ) để nhận dạng chúng. Mặc dù các thông tin nhận
được không tương ứng với các thông tin được lưu trữ
trong bộ nhớ, bộ não cũng cố gắng để thích ứng với
một mô hình được biết đến với những người xem xét
mà bạn mong muốn. Nếu nó không thể tìm thấy một
mô hình tương tự như thông tin nhận được, bộ não có
hai lựa chọn: nó từ chối hoặc lưu trữ. Nếu lưu trữ, sẽ
tạo ra một mô hình mới có thể được so sánh.

3.4 Vị giác

Vị giác là một hình thức cảm nhận hóa học trực tiếp. Vị

giác là một trong năm giác quan của con người. Khái
niệm vị giác đề cập đến khả năng phát hiện mùi vị của
các chất như thực phẩm, một số khoáng chất và các chất
độc (độc tố). Ở con người và động vật có xương sống
khác, sự cảm nhận vị kết hợp với một phần cảm nhận
mùi trong nhận thức của não về mùi vị. Ở phương Tây,
người ta xác định được bốn cảm giác vị truyền thống:
mặn, ngọt, chua và đắng. Trong khi đó người phương
Đông quan niệm có năm vị cơ bản là mặn, ngọt, chua,
cay và đắng, hoặc thậm chí là sáu vị (thêm vị umami).
Vị giác là một chức năng cảm giác của hệ thần kinh
trung ương. Các tế bào tiếp nhận vị của con người có
trên bề mặt của lưỡi, dọc theo vòm miệng và trong biểu
mô của họng và nắp thanh quản.

3.5 Khứu giác

Khứu giác là một trong năm giác quan của con người
và động vật. Giác quan này có tác dụng cảm nhận mùi.
Ở người cơ quan này là mũi.

3.6 Xúc giác

Xúc giác là những cảm giác có được khi đụng chạm,
tiếp xúc bằng da (qua tay, chân…).
Nnững nhận thức này được coi là một trong năm giác
quan của động vật có thể nhận biết hay ước lượng cấu
tạo bề mặt, trọng lượng, độ lớn, độ nóng của vật chất
hay đối tượng qua tiếp xúc bằng da, qua các động tác
như rờ, nắn, nâng, cọ xát, ôm… Những nhận thức này

được chuyển thẳng lên não và cho phép não đánh giá
và xác định nhiệt độ, sự nguy hiểm (tạo cảm giác đau
đớn, nóng lạnh… và tạo phỏng, bị thương)…

5

3.7 Xem thêm
• Giác quan

3.8 Chú thích
[1] Kung C. (2005 Aug 4). “A possible unifying principle for
mechanosensation”. Nature 436 (7051): 647–654. Kiểm
tra giá trị ngày tháng trong: |date= (trợ giúp)


Chương 4

Hệ thần kinh
Cerebrum
Cerebellum
Brainstem
Spinal cord

CNS

Brachial plexus
Nerves:

1
2

3
4
5
6
7
8
1
2
3
4
5
6
7
8
9

Musculocutaneous

10

Radial

12

Median
Ulnar

4.1 Sơ lược về hệ thần kinh

Cranial nerves:

Vagus

11

1
2
3
4

Thoracoabdominal
nerves:

4.1.1 Nơ-ron, đơn vị cấu tạo của hệ thần
kinh

Intercostals
Subcostal
Iliohypogastric
Ilioinguinal
Lateral cutaneous
of thigh

Genitofemoral

5
1
2
3
4

Lumbar plexus
Nerves:

Obturator
Femoral
Muscular branches
of femoral
Saphenous

Pudendal nerve

Sacral plexus
Nerves:

Sciatic
Tibial
Common peroneal
Deep peroneal
Superficial peroneal
Sural

Một nơ-ron và cấu tạo của nó: sợi nhánh (dendrite), thân nơ-ron
(soma), sợi trục (axon), bao mi-ê-lin (myelin sheath), eo răngvi-ê (node of ranvier), xi-nap (synapse)

Hệ thần kinh người: bộ phận trung ương được tô màu vàng, bộ
phận ngoại biên tô màu xanh.

Mỗi nơ-ron gồm một thân chứa nhân, hình sao nhiều
cạnh hoặc bầu dục và các sợi. Từ thân phát đi nhiều tua
(sợi) ngắn phân nhánh như cành cây gọi là sợi nhánh

và một tua dài, mảnh gọi là sợi trục. Dọc sợi trục có
thể có những tế bào Schwann bao bọc tạo nên bao miê-lin. Sợi trục nối giữa trung ương thần kinh với các
cơ quan, chúng đi chung với nhau thành từng bó gọi là
dây thần kinh. Khoảng cách giữa các bao này có những
đoạn ngắn gọi là eo răng-vi-ê, còn diện tích tiếp xúc
giữa những nhánh nhỏ phân từ tận cùng sợi trục của
nơ-ron này với sợi nhánh của nơ-ron khác hoặc cơ quan
thụ cảm gọi là xi-náp. Nơ-ron có nhiều hình dạng: nơron đa cực có thân nhiều sợi nhánh, nơ-ron lưỡng cực
với một sợi nhánh và một sợi trục đối diện nhau; và nơron đơn cực chỉ có một tua do sợi nhánh và sợi trục hợp
lại mà thành. Chức năng cơ bản của nơ-ron là cảm ứng
và dẫn truyền xung thần kinh dưới dạng các tín hiệu
hóa học. Từ đó nơ-ron chia làm ba loại:

Hệ thần kinh là một hệ cơ quan phân hóa cao nhất
trong cơ thể người, ở dưới dạng ống và mạng lưới đi
khắp cơ thể, được cấu tạo bởi một loại mô chuyên biệt
là mô thần kinh, gồm các tế bào thần kinh — nơ-ron và
các tế bào thần kinh đệm (thần kinh giao). Cũng chính
các nơ-ron đã tạo ra hai thành phần cơ bản của não, tủy
sống và hạch thần kinh là chất xám và chất trắng. Về
mặt cấu tạo, hệ thần kinh được chia ra làm 2 bộ phận là
bộ phận trung ương (não, tủy sống) và bộ phận ngoại
biên (các dây thần kinh, hạch thần kinh), trong đó bộ
phận trung ương giữ vai trò chủ đạo. Về chức năng, hệ
thần kinh được chia thành hệ thần kinh vận động (điều
khiển cơ, xương) và hệ thần kinh sinh dưỡng (hệ thần
kinh thực vật). Hệ thần kinh sinh dưỡng lại gồm 2 phân
hệ là phân hệ giao cảm và phân hệ đối giao cảm. Hoạt
động thần kinh cấp cao ở người hình thành nên nhiều
các phản xạ được tập quen (PXĐTQ) rất phức tạp mà

không sinh vật nào có được. Vì vậy, việc "vệ sinh" hệ
thần kinh có cơ sở khoa học là cần thiết để hệ thần kinh
luôn đạt chất lượng hoạt động cao.

• Nơ-ron hướng tâm (nơ-ron cảm giác) có thân nằm
ngoài trung ương thần kinh dẫn xung thần kinh
6


4.2. NÃO BỘ VÀ TỦY SỐNG
về trung ương thần kinh.
• Nơ-ron trung gian (nơ-ron liên lạc) nằm trong
trung ương thần kinh, gồm những sợi hướng tâm
và li tâm, làm nhiệm vụ liên lạc.
• Nơ-ron li tâm (nơ-ron vận động) có thân nằm trong
trung ương thần kinh (hoặc ở hạch thần kinh sinh
dưỡng), dẫn các xung li tâm từ bộ não và tủy sống
đến các cơ quan phản ứng để gây ra sự vận động
hoặc bài tiết.
Nơ-ron là những tế bào dài nhất trong cơ thể, biệt hóa
cao độ nên mất trung thể và khả năng phân chia, nhưng
đổi lại nó có khả năng tái sinh phần cuối sợi trục nếu
bị tổn thương.

4.1.2

7
Bộ phận ngoại biên
• Các dây thần kinh não - tủy: gồm 12 đôi dây thần
kinh não, xuất phát từ trụ não và tỏa ra khắp các

cơ quan ở mặt, cổ (riêng dây thần kinh X còn gọi
là dây phế vị phân nhánh đến tận các cơ quan ở
khoang ngực, khoang bụng); và 31 đôi dây thần
kinh tủy xuất phất từ tủy sống phân bố ra tận các
cơ quan ở thân, cổ và các i.
• Các hạch thần kinh là những khối nơ-ron nằm
ngoài phần thần kinh trung ương. Tất cả các hạch
thần kinh đều thuộc phần thần kinh ngoại biên
của hệ thần kinh sinh dưỡng. Chúng có thể nằm ở
xa hoặc ngay bên cạnh một số cơ quan. Trong số
hạch này có 2 chuỗi hạch nằm hai bên cột sống và
một hạch lớn nằm trong khoang bụng (gọi là hạch
mặt trời).

Các bộ phận của hệ thần kinh

Bộ phận trung ương

4.2 Não bộ và tủy sống

Bộ phận trung ương gồm có: não nằm trong hộp sọ, 4.2.1 Não bộ
gồm đại não (có rãnh chia thành hai bán cầu đại não),
gian não, tiểu não và trụ não; tủy sống nằm trong ống Trụ não
xương sống. Phía ngoài tủy sống và bộ não có chung
một màng bọc được gọi là màng não - tủy. Màng não tủy gồm 3 lớp: màng cứng, màng nhện và màng mềm. 4.3 Tham khảo
Màng cứng là một màng dày và dai, nằm ở ngoài cùng,
1. Sinh học 8, Nhà xuất bản Giáo dục, Nguyễn ang
có nhiệm vụ bảo vệ não, tủy sống; ở bộ não, màng cứng
Vinh - Tổng Chủ biên kiêm Chủ biên
nằm sát với khối xương sọ, còn ở tủy sống nó nằm cách

ống xương sống bởi một lớp mỡ mỏng. Màng nhện là
2. Sổ tay kiến thức Sinh học Trung học Cơ Sở , Nhà
một màng liên kết nằm ở phía trong màng cứng, sát
xuất bản Giáo dục, Nguyễn ang Vinh - Chủ
màng nuôi. Màng này có những khoang chứa một chất
biên
dịch trong suốt gọi là dịch não - tủy; nhờ dịch não - tủy
mà bộ não và tủy sống được bảo vệ khỏi những chấn
3. Sinh học Cơ bản và Nâng cao 8 , Nhà xuất bản Giáo
thương mạnh gây hại. Trong cùng, màng mềm cũng là
dục, Lê Đình Trung — Trịnh Đức Anh
một màng liên kết nhưng rất mỏng, bên trong có nhiều
mạch máu đến nuôi mô thần kinh.
Trong bộ não và tủy sống người ta phân biệt 2 thành
phần cấu tạo chung của chúng là: chất xám và chất
trắng.
• Chất xám do thân và các sợi nhánh có màu nâu
xám đặc trưng của các nơ-ron tạo nên. Ở bộ não,
chất xám làm thành lớp vỏ não bao phía ngoài, còn
ở tủy sống làm thành một dải liên tục ở phía trong,
hoặc thành từng vùng rải rác (các nhân não) trong
trụ não, đều là những trung khu thần kinh quan
trọng.
• Chất trắng do sợi trục của những nơ-ron có bao
mi-ê-lin tạo nên, làm thành những đường thần
kinh nối các miền của vỏ não với nhau và với các
trung khu thần kinh ở các phần khác của thân não
và tủy sống. Những sợi trục đi từ trong chất trắng
ra khỏi bộ phận trung ương làm thành 43 dây thần
kinh não - tủy.

Chương 5

Hệ thần kinh ngoại vi
Hệ thần kinh ngoại vi (HTKNV), tiếng Anh peripheral
nervous system, là một phần của hệ thần kinh, bao
gồm các dây thần kinh và hạch thần kinh bên ngoài
não bộ và tủy sống.[1] Chức năng chính của HTKNV là
liên kết hệ thần kinh trung ương (HTKTƯ) với các chi
và cơ quan. Không giống như HTKTƯ, HTKNV không
được bảo vệ bởi xương sống và hộp sọ hoặc bởi hàng
rào máu não nên nó dễ bị tác động của độc tố và tổn
thương cơ học từ bên ngoài. HTKNV được chia ra thành
hệ thần kinh thân thể và hệ thần kinh tự chủ, một số
giáo trình cho rằng bao gồm cả hệ giác quan.[2]
Dây thần kinh sọ não trừ thần kinh sọ não II, dây thần
kinh thị giác cùng võng mạc, cũng thuộc HTKNV. Dây
thần kinh sọ não II không phải là dây thần kinh ngoại
vi thực sự nhưng là một phần của não trung gian.[3]
Hạch thần kinh sọ não bắt đầu từ HTKTƯ. Tuy nhiên,
11 sợi trục dây thần kinh sọ não còn lại kéo dài vượt
qua não và do đó được coi là một phần của HTKNV.[4]

5.1 Chú thích
[1] "peripheral nervous system" tại Từ điển Y học Dorland
[2] Maton, Anthea; Jean Hopkins, Charles William
McLaughlin, Susan Johnson, Maryanna on Warner,
David LaHart, Jill D. Wright (1993). Human Biology and
Health. Englewood Cliffs, New Jersey, USA: Prentice

Hall. tr. 132–144. ISBN 0-13-981176-1.
[3] Board Review Series – Neuroanatomy, Fourth Edition,
Lippinco Williams & Wilkins, Maryland 2008, p. 177.
ISBN 978-0-7817-7245-7.
[4] James S. White (ngày 21 tháng 3 năm 2008).
Neuroscience. McGraw-Hill Professional. tr. 1–.
ISBN 9780071496230. Truy cập ngày 17 tháng 11 năm
2010.

8


Chương 6

Hệ thần kinh trung ương
• Não bộ gồm có:
• Đoan não: gồm 2 bán cầu đại não và các nhân
xám nền não. Trong có não thất bên. Được
phát triển từ phần trước của bọng não trước
(ở giai đoạn 3 bọng não).

1

• Gian não: gồm đồi não, vùng hạ đồi và tuyến
yên. Trong có não thất III. Được phát triển từ
phần sau của bọng não trước (ở giai đoạn 3
bọng não).

2

• Trung não: gồm có lồi não và cuống não.
Trong có cống não. Có nguồn gốc từ não
giữa.
• Não trám: gồm cầu não, tiễu não phát triển
từ não sau và hành não phát triển từ tủy não.
Trong có não thất IV.

3

Hành não, cầu não và trung não tạo thành thân não.
• Tuỷ sống hay còn gọi là tuỷ gai do ống thần kinh
sinh ra tiền thân ở lớp ngoại bì của phôi thai, trong
có ống trung tâm.

6.1 Chú thích
[1] Maton, Anthea; Jean Hopkins, Charles William
McLaughlin, Susan Johnson, Maryanna on Warner,
David LaHart, Jill D. Wright (1993). Human Biology and
Health. Englewood Cliffs, New Jersey, USA: Prentice
Hall. tr. 132–144. ISBN 0-13-981176-1.

Hệ thần kinh trung ương người (2) gồm não (1) và tủy sống (3)

Hệ thần kinh trung ương (HTKTƯ) là một phần của hệ
thần kinh có chức năng tiếp nhận và hợp nhất thông
tin, điều khiển hành vi của cơ thể ở động vật đối xứng
hai bên (động vật đa bào trừ bọt biển và những động vật
đối xứng tâm như sứa). Hệ thần kinh trung ương chiếm
phần lớn hệ thần kinh, bao gồm não và tủy sống. Vài
cách phân loại cũng đưa võng mạc và thần kinh sọ não

vào hệ thần kinh trung ương. Cùng với hệ thần kinh
ngoại vi, nó có chức năng chính trong điều khiển hành
vi. Hệ thần kinh trung ương nằm trong khoang lưng
trong đó khoang sọ chứa não và khoang xương sống
chứa tủy sống. Ở động vật có xương sống, não được hộp
sọ bảo vệ trong khi xương sống bảo vệ tủy sống. Não
và tủy sống đều được bao bọc bởi màng thần kinh.[1]

6.2 Xem thêm
• Hệ thần kinh ngoại vi

9


Chương 7

Hệ thần kinh đối giao cảm
Hệ thần kinh đối giao cảm hay Hệ thần kinh phó hầu và lang thang). Vì sự định vị đó hệ đối giao cảm
giao cảm (viết tắt là PSNS - Parasympathetic Nervous thông thường được quy vào rằng có dòng năng lượng
System), là một trong hai bộ phận chính của hệ thần xương sọ cùng đứng đối lập với hệ thần kinh giao cảm.
kinh tự chủ gọi tắt là ANS (autonomic nervous system).
ANS có nhiệm vụ điều hòa các bộ phận và các tuyến
bên trong cơ thể, Những hoạt đồng này diễn ra một 7.3 Xem thêm
cách vô thức. Hệ giao cảm riêng biệt có nhiệm vụ cho
sự kích thích của các hoạt động xảy ra khi cơ thể nghỉ
• Hệ thần kinh giao cảm
ngơi kể cả kích thích tình dục, tiết nước bọt, lệ, tiêu
• Hệ thần kinh tự chủ
tiểu, tiêu hóa. Hành động của nó được miêu tả như sự
bổ sung đến các chi nhánh chính khác của hệ ANS, hệ

giao cảm nơi mà có nhiệm vụ kích thích các hoạt động
kết hợp với phản ứng đánh-hay-tránh. Do mối quan hệ 7.4 Tham khảo
này, hành động của hệ PSNS thường được miêu tả là
“nghỉ và tiêu hóa” (rest and digest).

7.1 Quan hệ đến hệ thần kinh giao
cảm
Bộ phận hệ thần kinh giao cảm và đối giao cảm hoạt
động đối lập nhau một cách đặt trưng. Sự đối lập này
được hiểu là sự bổ sung tự nhiên hơn là sự đối kháng.
eo một sự suy diễn triết học, người ta có thể nghỉ
rằng bộ phận giao cảm là chân gas và bộ phận đối
giao là một bàn phanh hãm. Bộ phận giao cảm làm
chức năng tiêu biểu trong các hoạt động yêu cầu phản
ứng nhanh. Bộ phận đối giao cảm làm chức năng với
các hoạt động không yêu cầu phản ứng lập tức. Từ
viết dùng các chữ đầu hữu dụng để tóm lược các chức
năng của hệ thần kinh đối giao là SLUDD (salivation,
lacrimation, urination, digestion and defecation) nghĩa
là sự tăng tiết nước bọt, lệ, tiết nước tiểu, tiêu hóa thức
ăn và đại tiện.

7.2 Định vị khoa học
Dây thần kinh đối giao cảm (PSNS) là các nhánh thần
kinh tự chủ của hệ thần kinh ngoại vi (PNS). Các sợi
thần kinh đối giao cảm phát sinh từ hệ thần kinh trung
ương bao gồm hệ thần kinh đốt sống cùng thứ 2, 3, 4
(S2, 3, 4) và hệ thần kinh sọ thứ III, VII, IX và X (hay
còn được gọi lần lượt là thần kinh vận nhãn, mặt, thiệt
10

Chương 8

Hội chứng tiểu não
bên, đóng vai trò trong việc giữ thăng bằng.
3. Tân tiễu não: gồm phần lớn bán cầu tiểu não, đóng
vai trò quan trọng trong điều hoà hoạt động.

8.2 Triệu chứng lâm sàng
• Các triệu chứng có thể thấy rất rõ khi bệnh nặng,
nhưng khi bệnh nhẹ phải khám tỉ mỉ và kĩ càng
để phát hiện các triệu chứng thương tiểu não. Ở
đây chỉ nói đến 3 triệu chứng thường gặp nhất của
người bệnh, ngoài ra còn các triệu chứng khác như
giảm trương lực cơ tức các trạng thái bất thường
ở cơ vận động và giật nhãn cầu tức các vấn đề về
thị giác có liên quan đến nhãn cầu và đồng tử của
mắt.

Tiểu não con người (phần tô xanh)

Hội ứng tiểu não là những tổn thương của 1 hay 2 1. Loạng choạng tiểu não: Người ta chia ra làm hai loại
bên bán cầu của tiểu não sinh ra. Những tổn thương loạng choạng tiểu não.
xảy ra ở tiểu não này có thể gây các khó khăn cho người
bệnh về thăng bằng của cơ thể, mất khả năng điều hòa,
•
• Rối loạn các vận động đơn giản: phát hiện
phối hợp các vận động phức tạp của cơ thể và có thể
bằng các nghiệm pháp sau đây:

gây tử vong.
+ Ngón tay chỉ mũi: người bệnh nằm ngửa, hai tay và
hai chân duỗi thẳng. Bảo người bệnh lấy ngón tay trỏ
chỉ vào mũi.

8.1 Cấu tạo tiểu não

Tiểu não dính với não bằng 3 đôi cuống tiểu não như + Gót chân đầu gối: người bệnh nằm ngửa, duỗi thẳng
hai chân. Bảo người bệnh lấy gót chân bên này chỉ đúng
sau:
lên đầu gối bên kia chân.
- Cuống tiểu não dưới đi tới hành tuỷ.
Kết quả:người bệnh chỉ sai tầm,quá tầm.
- Cuống tiểu não giữa đi tới cầu não.
- Cuống tiểu não trên đi tới thân não.

•

Tiểu não gồm thuỳ nhộng ở giữa, hai bên là hai bán cầu
tiểu não, ngoài ra còn có một số nhân: nhân răng cưa
và nhân mái.
Về mặt nguồn gốc và chức năng, người ta chia tiểu não
ra gồm 3 phần:

• Rối loạn các động tác phức tạp:Người bệnh
không còn khả năng động vận (asynergie),
nghĩa là khi làm một động tác phức tạp,
người bệnh phân tích thành một loạt động
tác đơn giản nên khi tiến hành thường có rối
loạn:

1. Tiểu não nguyên thuỷ: gồm nhân của thùy nhộng + Nghiệm pháp nhắc chân: bảo người bệnh nhắc chân
và hai nhung não bên, đóng vai trò định hướng trong khỏi giường 50 cm. do mất khả năng phối hợp trong
không gian.
thời gian và không gian nên người bệnh đưa quá mạnh,
2. Tiểu não cổ: gồm lưỡi gà, tháp nhộng, hai cầu não quá đích.
11


12

CHƯƠNG 8. HỘI CHỨNG TIỂU NÃO

+ Nghiệm pháp nắm tay:Bảo người bệnh nắm tay, người nguy cơ ảnh hưởng đến Hệ thần kinh trung ương do
bệnh nắm quá mạnh.
tác động đến bộ phận tiểu não. Chúng có thể gây ra
+ Rối loạn các vận động liên tiếp: bảo người bệnh lật úp các biến chứng khác nhau dẫn đến tổn thương tiểu não
bàn tay liên tiếp người bệnh làm rời rạc và chậm chạp. tạm thời hoặc vĩnh viễn. Một số nguyên nhân như xuất
Loạng choạng khi vận động: thể hiện khi người bệnh huyết tiểu não (chảy máu tiểu não), viêm nhiễm khuẩn
đi lại. Người bệnh đi lại chậm chạp, đi theo hình dích ở tiểu não hay u tiểu não (ung thư) có thể gây tử vong
dắc như người say rượu, người bệnh sẽ bị mất ý thức hoặc các di căn về sau đặc biệt nguy hiểm nếu không
được phát hiện sớm và được điều trị kịp thời. Các khối
và đi lại không như ý muốn.
u tiểu não cho dù lành tính hay ác tính đều có khả năng
2. Run khi làm việc:
gây tử vong vì nó càng phát triển thì các mô ở tiểu não
Lúc nghĩ không bị run, nhưng bắt đầu làm việc thì bị ngày càng bị chèn ép.
run, ví dụ: khi đưa một rót nước vào ly, người bệnh run
và chai nước đi quá chiếc ly
3. Rối loạn tiếng nói:

Người bệnh nói ngập ngừng, nhát gừng, không hoàn
chỉnh thành câu khi nói, đứt đoạn, phát âm sai, không
rõ ràng, khó nghe được. Bệnh nặng có thể bệnh nhân
mất khả năng vận động ngôn ngữ. Rối loạn tiếng nói
thường gặp khi tổn thương cả hai bên bán cầu tiểu não.

8.5 Chữa trị

Tùy vào từng loại hội chứng tiểu não mà người ta có
các cách điều trị khác nhau và cũng tùy vào tình trạng
bệnh tật của bệnh nhân mà mỗi người sẽ có 1 pháp đồ
điều trị riêng.

Các phương pháp điều trị điển hình cho từng loại bệnh
như đối với viêm nhiễm tiểu não cần phải điều trị bằng
8.3 Nguyên nhân và một số hội kháng sinh đặc biệt và cần phải phát hiện sớm. U tiểu
não cũng cần phải phát hiện sớm mới có khả năng điều
chứng tiểu não
trị, chủ yếu là dùng thuốc để khống chế, ngăn chặn và
phá hủy khối u, nếu u đã phát triển quá to thì cần phải
• Do di truyền ví dụ như bệnh oái hóa tiểu não mổ nhưng vì là 1 thành phần của bộ não nên việc mổ ở
(Spinocerebellar ataxia) hay bệnh Suy sản tiểu não vùng tiểu não rất hạn chế và thường tránh bởi dễ gây
tổn thương cho hệ thần kinh nếu phải mổ. Một số bệnh
(Cerebellar hypoplasia)
như oái hóa tiểu não cho đến nay vẫn chưa có cách
• Do nhiễm khuẩn: bọc mủ, thường do viêm mủ tai
chữa trị, chỉ có thể dùng thuốc kết hợp với vật lý trị
hoặc viêm tai xương chũm, nguyên nhân là do vi
liệu cho bệnh nhân nhằm ngăn cản sự phát triển của
khuẩn, vi trùng.

bệnh cũng như giúp người bệnh có thể điều hòa, phối
• Do U tiểu não: thường do các khối u ở hố não sau, hợp các vận động chân tay của mình.
nhất là góc cầu - tiểu não. Hay gặp nhất là u của
dây thính giác.
• Xuất huyết tiểu não (tức chảy máu tiểu não).

8.6 Xem thêm

• Teo tiểu não: tiến triển chậm, xuất hiện muộn,
thường ở trên 50 tuổi. Đây cũng chính là 1 dạng
của oái hóa tiểu não và Bại não.

• HỘI CHỨNG TIỂU NÃO

• Xơ cứng mô ở tiểu não do nhiều tác nhân ngoại
cảnh.

• oái hóa tiểu não

• Hội chứng tiền đình tiểu não

• Nụ cười sắp tắt trên môi bé 5 tuổi bị u não

Ngoài ra còn một số nguyên nhân khác
Chẩn đoán xác định:Chỉ cần dựa vào lâm sàng cũng
có thể xác định được hội chứng tiểu não. Nhưng việc
xác định nguyên nhân gây hội chứng tiểu não và thuộc
dạng bệnh hội chứng tiểu não nào thì khá khó, cần thực
hiện xét nghiệm và chụp X-quang và chụp MRI để chẩn
đoán chính xác.

8.4 Mức độ nguy hiểm
Tùy vào nguyên nhân gây ra các hội chứng tiểu não
mà mức độ nguy hiểm khác nhau nhưng tất cả đều có

8.7 Tham khảo


Chương 9

Lissencephaly (Não mịn)
Lissencephaly, có nghĩa là não mịn, là một rối loạn
hình thành não hiếm gặp gây ra bởi tế bào thần kinh
bị khiếm khuyết trong ngày thứ 12 đến tuần thứ 24
của thai kỳ dẫn đến thiếu sự phát triển của nếp nhăn
(gyri) và rãnh (sulci) ở não. Nó là một dạng rối loạn
ngôi đầu.[1] Những từ như 'argyria (không rảnh) hoặc'
pachygyria '(rảnh rộng) được sử dụng để mô tả sự xuất
hiện của các bề mặt của não. Trẻ em mắt phải bệnh
lissencephaly thường chậm phát triển,gây khó khăn
cho việc học tập hay sinh hoạt thường ngày, chúng còn
bị co thắt cơ, co giật. Người mắt bện này thường chết
trước 10 tuổi.[2]

9.1 Tham khảo
[1] Dobyns WB (1987). “Developmental aspects of
lissencephaly and the lissencephaly syndromes”. Birth
Defects Orig. Artic. Ser. 23 (1): 225–41. PMID 3472611.
[2] />nao-phang-hoan-toan-co-that-20130921130655221.
chn

9.2 Liên kết
• lissencephaly tại Viện Rối loạn ần kinh và Đột
quỵ ốc gia Hoa Kỳ (NINDS)
• Cortical Foundation (support)
• Lissencephaly Launch Pad (support)
• Lissencephaly, generic term (pdf document)
- concise and thorough classification of
lissencephaly by prof. Alan Verloes.
• GeneReviews/NCBI/NIH/UW entry on DCXRelated Disorders
• OMIM entries on DCX-Related Disorders
• GeneReview/NIH/UW
Lissencephaly

entry

on

LIS1

• MRI Imaging Lissencephaly/Agyria

13


Chương 10

Mô thần kinh

Ví dụ về mô thần kinh (thần kinh ngoại biên).

Mô thần kinh gồm các tế bào thần kinh gọi là neuron
và các tế bào thần kinh đệm (còn gọi là thần kinh giao)
(neuroglia).
Neuron gồm có thân chứa nhân, từ thân phát đi nhiều
tua ngắn phân nhánh gọi là sợi nhánh và một tua dài
gọi là sợi trục. Diện tiếp xúc giữa đầu mút của sợi trục
ở nơron này với nơron kế tiếp hoặc cơ quan phản ứng
gọi là synapse.
Chức năng của mô thần kinh là tiếp nhận kích thích,
xử lý thông tin và điều hòa hoạt động các cơ quan đảm
bảo sự phối hợp hoạt động giữa các cơ quan và sự thích
ứng với môi trường
Về nguồn gốc, mô thần kinh được hình thành từ ngoại
bì phôi
Neuron là tế bào tạo nên truyền đi và biến đổi các luồng
thần kinh

14


Chương 11

Mạng nơ-ron

Sơ đồ đơn giản về một mạng nơ-ron nhân tạo

eo nghĩa sinh học, mạng nơ-ron là một tập hợp các
dây thần kinh kết nối với nhau. Ngày nay, thuật ngữ
này còn dùng để chỉ mạng nơ-ron nhân tạo, cấu thành

từ các nơ-ron nhân tạo. Do đó thuật ngữ 'mạng nơ-ron'
xác định hai khái niệm phân biệt:

hoặc có liên quan với nhau về chức năng. Một nơron đơn có thể được nối với nhiều nơ-ron khác và
tổng số nơ-ron và kết nối trong một mạng có thể là
một giá trị cực kỳ lớn. Các kết nối, gọi là các khớp
thần kinh (synapses), thường nối từ các axon tới các
tế bào tua gai thần kinh (dendrite), tuy có thể có các
vi mạch dendrodentritic [Arbib, tr.666] và các kết nối
khác. Ngoài tín hiệu điện, còn có các dạng tín hiệu
khác phát sinh từ việc khuếch tán các chất dẫn truyền
xung động thần kinh (neurotransmier). Chúng có ảnh
hưởng đối với tín hiệu điện. Do vậy, cũng như các mạng
sinh học khác, mạng nơ-ron vô cùng phức tạp. Trong
khi hiện nay, dù chưa đạt được một mô tả chi tiết nào
về hệ thần kinh, người ta vẫn ngày càng hiểu rõ hơn về
các cơ chế cơ bản.

Trí tuệ nhân tạo và Mô hình nhận thức (cognitive
modelling) cố gắng giả lập một số tính chất của mạng
nơ-ron. Tuy các kỹ thuật của hai ngành là tương tự, Trí
tuệ nhân tạo có mục tiêu giải quyết các bài toán cụ thể,
trong khi ngành kia hướng tới việc xây dựng các mô
1. Mạng nơ-ron sinh học là một mạng lưới (plexus) hình toán học của các hệ thần kinh sinh học.
các nơ-ron có kết nối hoặc có liên quan về mặt Trong ngành Trí tuệ nhân tạo, mạng nơ-ron đã được
chức năng trực thuộc hệ thần kinh ngoại biên áp dụng thành công trong các lĩnh vực nhận dạng tiếng
(peripheral nervous system) hay hệ thần kinh trung nói, xử lý ảnh và điều khiển thích nghi, để xây dựng các
ương (central nervous system). Trong ngành thần agent phần mềm (soware agent) (trong trò chơi điện
kinh học (neuroscience), nó thường được dùng để tử và máy tính) hoặc robot tự hành. Hầu hết các mạng
chỉ một nhóm nơ-ron thuộc hệ thần kinh là đối nơ-ron nhân tạo hiện được dùng cho trí tuệ nhân tạo

tượng của một nghiên cứu khoa học nhất định.
đều dựa trên lý thuyết điều khiển, tối ưu hóa, và ước

lượng thống kê.
2. Mạng nơ-ron nhân tạo được thiết kế để mô hình
một số tính chất của mạng nơ-ron sinh học, tuy Ngành Mô hình nhận thức nghiên cứu mô hình toán
nhiên, khác với các mô hình nhận thức, phần lớn học hoặc vật lý của hoạt động của hệ thần kinh; từ mức
độ nơ-ron (ví dụ, mô hình cung phản xạ thần kinh tủy
các ứng dụng lại có bản chất kỹ thuật.
sống đối với kích thích), tới mức độ đám nơ-ron (ví dụ,
Xin xem các bài tương ứng để có được thông tin chi tiết mô hình sự giải phóng và tác dụng của dopamine trong
về mạng nơ-ron thần kinh hay mạng nơ-ron nhân tạo. các hạch thần kinh căn bản), rồi tới mức cơ thể sống
Bài này chỉ tập trung vào mối quan hệ giữa hai khái hoàn chỉnh (ví dụ, mô hình hành vi phản xạ của cơ thể
sống đối với kích thích).
niệm này.

11.1 Đặc điểm
ông thường, một mạng nơ-ron bao gồm một hoặc
nhiều nhóm các nơ-ron được kết nối vật lý với nhau
15


16

CHƯƠNG 11. MẠNG NƠ-RON

11.2 Bộ não, mạng nơ-ron và máy
tính

loại kiến trúc mạng nào cũng có thể dùng được cho các

nhiệm vụ trên.

Trong lịch sử, bộ não đã từng được xem là một dạng
máy tính, và ngược lại. Tuy nhiên, điều này chỉ đúng
theo nghĩa rộng nhất. Máy tính không phải là mô hình
của bộ não (mặc dù có thể mô tả một quá trình suy
luận logic như là một chương trình máy tính, hoặc có
thể kích thích não bằng một cái máy tính) do chúng đã
không được chế tạo với mục đích này.

Học có giám sát

Tuy nhiên, từ xưa, các mạng nơ-ron dùng trong trí tuệ
nhân tạo đã được xem là các mô hình đơn giản của hoạt
động thần kinh trong não. Một chủ đề của các nghiên
cứu hiện nay trong ngành thần kinh học lý thuyết là
câu hỏi: mạng nơ-ron cần phức tạp đến đâu và cần có
những tính chất gì để có thể tái tạo cái gì đó giống như
trí thông minh động vật.

11.3 Mạng nơ-ron và Trí tuệ nhân
tạo
Bài chính: Mạng nơ-ron nhân tạo

11.3.1

Nền tảng

Các mô hình mạng nơ-ron trong trí tuệ nhân tạo
thường được gọi là các mạng nơ-ron nhân tạo; chúng

thực chất là các mô hình toán học đơn giản định nghĩa
một hàm f : X → Y . Từ mạng được sử dụng vì hàm
này phân rã được thành các thành phần đơn giản hơn
kết nối với nhau.
Một loại mô hình mạng nơ-ron cụ thể tương ứng với
một lớp hàm như vậy. Khả năng học là điều thu hút
nhiều quan tâm nhất tới mạng nơ-ron.
Cho trước một bài toán cụ thể để giải quyết, và một lớp
các hàm F , việc học có nghĩa là sử dụng một tập các
quan sát để tìm hàm f ∗ ∈ F giải được bài toán một
cách tốt nhất.

Trong học có giám sát, ta được cho trước một tập ví dụ
gồm các cặp (x, y), x ∈ X, y ∈ Y và mục tiêu là tìm
một hàm f (trong lớp các hàm được phép) khớp với các
ví dụ. Nói cách khác, ta muốn tìm ánh xạ mà dữ liệu
đầu vào đã hàm ý, với hàm chi phí đo độ không khớp
giữa ánh xạ của ta và dữ liệu.
Học không có giám sát
Trong học không có giám sát, ta được cho trước một số
dữ liệu x , và hàm chi phí cần được cực tiểu hóa có thể
là một hàm bất kỳ của dữ liệu x và đầu ra của mạng, f .
Hàm chi phí được quyết định bởi phát biểu của bài toán.
Phần lớn ứng dụng nằm trong vùng các bài toán ước
lượng như mô hình hóa thống kê, nén, lọc (filtering),
blind source seperation và phân mảnh (clustering).
Học tăng cường
Trong học tăng cường, dữ liệu x thường không được
cho trước mà được tạo ra trong quá trình một agent
tương tác với môi trường. Tại mỗi thời điểm t , agent

thực hiện hành động yt và môi trường tạo một quan sát
xt và một chi phí tức thời ct , theo một quy trình động
nào đó (thường là không được biết). Mục tiêu là tìm một
sách lược lựa chọn hành động để cực tiểu hóa một chi
phí dài hạn nào đó, nghĩa là chi phí tích lũy mong đợi.
y trình động của môi trường và chi phí dài hạn cho
mỗi sách lược thường không được biết, nhưng có thể
ước lượng được. Mạng nơ-ron nhân tạo thường được
dùng trong học tăng cường như là một phần của thuật
toán toàn cục. Các bài toán thường được giải quyết
bằng học tăng cường là các bài toán điều khiển, trò
chơi, và các nhiệm vụ quyết định tuần tự (sequential
decision making) khác.

Việc đó đòi hỏi định nghĩa một hàm chi phí C : F → R
sao cho, với lời giải tối ưu f ∗ , C(f ∗ ) ≤ C(f ) ∀f ∈ F

11.3.3 Các thuật toán học

Hàm chi phí C là một khái niệm quan trọng trong học
máy, do nó là một phép đo khoảng cách tới lời giải tối
ưu cho bài toán cần giải quyết. Các thuật toán học tìm
kiếm trong không gian lời giải để được một hàm có chi
phí nhỏ nhất có thể.

Có nhiều thuật toán có thể dùng cho việc huấn luyện
các mô hình mạng nơ-ron; hầu hết có thể được xem là
áp dụng trực tiếp của lý thuyết tối ưu hóa và ước lượng
thống kê

Phần lớn các thuật toán huấn luyện mạng nơ-ron sử
dụng một kiểu xuống dốc (gradient descent - tiến dần
tới cực tiểu địa phương) nào đó. Điều này được thực
11.3.2 Các loại học
hiện bằng cách lấy đạo hàm của hàm chi phí theo các
tham số của mạng và thay đổi các tham số đó theo
Có ba kiểu học chính, mỗi kiểu mẫu tương ứng với một một hướng được tính toán theo độ dốc (gradient-related
nhiệm vụ học trừu tượng. Đó là học có giám sát, học direction) để tiến dần tới cực tiểu địa phương của hàm
không có giám sát và học tăng cường. ông thường, chi phí.


11.5. = THAM KHẢO

17

Các phương pháp thường dùng cho huấn luyện mạng (các mô hình mạng nơ-ron sinh học) và lý thuyết (lý
nơ-ron là: phương pháp tiến hóa, giải thuật luyện kim thuyết học bằng thống kê và lý thuyết thông tin).
(simulated annealing), expectation maximisation (cực
đại hóa kỳ vọng) và các phương pháp không tham số
11.4.1 Các loại mô hình
(non-parametric methods). Xem thêm bài Học máy.

11.3.4

Các tính chất lý thuyết

Năng lực
Một số mô hình lý thuyết của mạng nơ-ron đã được
phân tích để tính toán một số tính chất, chẳng hạn
khả năng lưu trữ tối đa, độc lập với các thuật toán học.

Nhiều kỹ thuật ban đầu được phát triển để nghiên cứu
các hệ từ trường nhiễu (disordered magnetic systems
(spin glasses)) đã được áp dụng thành công cho các
kiến trúc mạng nơ-ron đơn giản, chẳng hạn mạng
perceptron. Công trình nghiên cứu có ảnh hưởng lớn
của E. Gardner và B. Derrida đã cho thấy nhiều tính
chất thú vị về các perceptron với các trọng số có giá trị
là số thực, trong khi nghiên cứu sau này của W. Krauth
và M. Mezard đã mở rộng các nguyên lý này cho các
trọng số có giá trị 0 hoặc 1.

11.3.5

Các loại mạng nơ-ron nhân tạo

Perceptron một lớp
Perceptron nhiều lớp
Mạng bán kính-tâm
Support vector machines
Commiee machines
Bản đồ tự điều chỉnh
Máy thống kê
Xem bài mạng nơ-ron nhân tạo để có thông tin về nhiều
dạng mạng nơ-ron.

Ngành thần kinh học sử dụng nhiều mô hình tại nhiều
mức độ trừu tượng khác nhau và mô hình các khía cạnh
khác nhau của các hệ thần kinh. Từ các mô hình hành
vi ngắn hạn của từng nơ-ron, qua các mô hình phát
sinh động lực cho các mạch nơ-ron từ tương tác giữa

các nơ-ron cá thể, tới các mô hình phát sinh ứng xử từ
các mô đun thần kinh trừu tượng đại diện cho các hệ
thống con hoàn chỉnh. Các mô hình này còn bao gồm
các mô hình về plasticity ngắn hạn và dài hạn của các
hệ thần kinh và mối liên quan của nó tới việc học và
ghi nhớ, từ mức một nơ-ron tới mức hệ thống.

11.4.2 Các nghiên cứu hiện nay
Trong khi hầu hết các nghiên cứu ban đầu quan tâm
đến các tính chất về điện của các nơ-ron, một phần
đặc biệt quan trọng trong các nghiên cứu gần đây là
sự tìm hiểu vai trò của các neuromodulators chẳng hạn
dopamine, acetylcholine, và serotonin đối với hành vi
và học tập.

11.5 = Tham khảo
=
• Dayan,
Peter;
Abbo,
L.F.
Neuroscience. Nhà xuất bản MIT.

eoretical

• Gerstner, Wulfram; Kistler, Werner. Spiking
Neuron Models:Single Neurons, Populations,
Plasticity. Nhà xuất bản Đại học Cambridge.

11.6 Lịch sử khái niệm mạng nơ11.4 Mạng nơ-ron và ngành thần

ron
kinh học
ần kinh học lý thuyết và tính toán quan tâm đến các
phân tích lý thuyết và mô hình tính toán của các hệ
thần kinh sinh học. Do các hệ thần kinh có liên quan
mật thiết tới các quá trình nhận thức và ứng xử, ngành
này còn liên quan chặt chẽ tới mô hình hóa hành vi và
nhận thức.
Mục tiêu của ngành là xây dựng mô hình của các hệ
thần kinh sinh học để tìm hiểu cơ chế hoạt động của
các hệ thống sinh học. Để đạt được hiểu biết này, các
nhà thần kinh học cố gắng xây dựng một mối liên hệ
giữa dữ liệu về các quá trình sinh học quan sát được,
các cơ chế sinh học cho xử lý thần kinh với việc học

Khái niệm mạng nơ-ron được bắt đầu vào cuối thập kỷ
1800 khi người ta cố gắng mô tả hoạt động của trí tuệ
con người. Ý tưởng này bắt đầu được áp dụng cho các
mô hình tính toán từ mạng Perceptron.
Đầu thập kỷ 1950 Friedrich Hayek là người đầu tiên
khẳng định ý tưởng về trật tự tự phát trong não xuất
phát từ các mạng phân tán gồm các đơn vị đơn giản
(nơ-ron). Cuối thập kỷ 1940, Donnald Hebb đưa ra
giả thuyết đầu tiên về một cơ chế thần kinh mềm
dẻo (neural plasticity), Hebbian learning (⁇?). Hebbian
learning được coi là một quy tắc 'điển hình' của học


18

CHƯƠNG 11. MẠNG NƠ-RON

không có giám sát. Nó (và các biến thể) là mô hình Mạng truyền ngược đã tạo ra nhiều hứng khởi và đã có
thời kỳ đầu của long term potentiation (tạo tiềm lực nhiều tranh cãi về chuyện quy trình học đó có thể được
dài hạn).
thực hiện trong bộ não hay không. Một phần vì khi đó
Perceptron là một bộ phân loại tuyến tính dành cho chưa tìm ra cơ chế truyền tín hiệu ngược. Nhưng lý do
việc phân loại dữ liệu x ∈ Rn xác định bằng các tham quan trọng nhất là chưa có một nguồn tín hiệu 'dạy'
số w ∈ Rn , b ∈ R và một hàm đầu ra f = w′ x + b hay tín hiệu 'đích' đáng tin cậy.

. Các tham số của nó được thích nghi với một quy tắc
tùy biến (ad-hoc) tương tự với xuống dốc ngẫu nhiên
(stochastic steepest gradient descent). Perceptron chỉ có
thể phân loại hoàn hảo một tập dữ liệu mà các lớp khác
nhau là phân tách tuyến tính (linearly separable) trong
không gian đầu vào. Nó thường thất bại hoàn toàn đối
với dữ liệu không chia tách được. Sự phát triển của
thuật toán này ban đầu đã tạo ra một số hứng khởi,
phần vì mối quan hệ của nó đối với các cơ chế sinh
học. Sau này, phát hiện về điểm yếu này đã làm cho
các mô hình Perceptron bị bỏ mặc cho đến khi các mô
hình phi tuyến được đưa ra.

Cognitron (1975) là một mạng nơ-ron đa tầng thời kỳ
đầu với một thuật toán huấn luyện. Các chiến lược thần
kinh khác nhau sẽ khác nhau về cấu trúc thực sự của
mạng và các phương pháp thiết lập trọng số cho các
kết nối. Mỗi dạng có các ưu điểm và nhược điểm riêng.
Mạng có thể lan truyền thông tin chỉ theo một hướng,
hoặc thông tin có thể được đẩy đi đẩy lại cho đến khi

tại một nút xuất hiện sự tự kích hoạt và mạng sẽ dừng
tại một trạng thái kết thúc. Khả năng truyền dữ liệu
hai chiều giữa các nơ-ron/nút còn được sử dụng trong
mạng Hopfield (1982), và sự chuyên hóa các tầng nút
này cho các mục đích cụ thể đã được đưa ra trong mạng
nơ-ron lai (hybrid neural network) đầu tiên.
Giữa thập kỷ 1980, xử lý phân tán song song (parallel
distributed processing) trở nên một chủ đề thu hút được
nhiều quan tâm dưới cái tên connectionism.
Mạng truyền ngược (backpropagation) có lẽ đã là
nguyên nhân chính của sự tái xuất của mạng nơ-ron
từ khi công trình “Learning Internal Representations
by Error Propagation” (học các biểu diễn bên trong bằng
cách lan truyền lỗi) được xuất bản năm 1986. Mạng
truyền ngược ban đầu sử dụng nhiều tầng, mỗi tầng
gồm các đơn vị tổng-trọng-số có dạng f = g(w′ x + b)
, trong đó g là một hàm sigmoid. Huấn luyện được thực
hiện theo kiểu xuống dốc ngẫu nhiên. Việc sử dụng quy
tắc tính nguyên hàm cho hàm hợp (chain rule) khi tính
toán các thay đổi thích hợp cho các tham số dẫn đến
một thuật toán có vẻ 'truyền ngược lỗi'. Đó là nguồn
gốc của thuật ngữ truyền ngược. Tuy nhiên, về bản chất,
đây chỉ là một dạng xuống dốc. Việc xác định các tham
số tối ưu cho một mô hình thuộc dạng này không đơn
giản, không thể dựa vào các phương pháp xuống dốc để
có được lời giải tốt mà không cần một xuất phát điểm
tốt. Ngày nay, các mạng có cùng kiến trúc với mạng
truyền ngược được gọi là các mạng Perceptron đa tầng.
uật ngữ này không hàm ý bất cứ giới hạn nào đối với
loại thuật toán dùng cho việc học.

Ngày nay, các nhà thần kinh học đã thành công trong
việc tìm ra mối liên hệ giữa học tăng cường và hệ thống
hưởng thưởng dopamine (dopamine system of reward).
Tuy nhiên, vai trò của nó và các neuromodulator khác
vẫn đang được nghiên cứu.

11.7 Xem thêm
• Mạng nơ-ron nhân tạo
• Kiến trúc nhận thức (Cognitive architecture)
• Biologically-inspired computing
• Xử lý phân tán song song (Parallel distributed
processing)
• Điều kiển học sinh học (Biological cybernetics)
• Biểu diễn phân tán (distributed representation)
• Neuro-fuzzy
• Phần mềm mạng nơ-ron

11.8 Tham khảo
• Agre, Philip E. (1997). Learning in Doing: Social,
Cognitive and Computational Perspectives.
Comparative Cognitive Robotics. Nhà xuất bản
Đại học Cambridge. tr. 80. ISBN 0-521-38603-9.
• Arbib, Michael A. biên tập (1995). e Handbook of
Brain eory and Neural Networks.
• Alspector, Bằng sáng chế Hoa Kỳ số 4.874.963
"Neuromorphic learning networks". 17 tháng 10
năm 1989.
• Bertsekas, Dimitri
Programming.

P.

(1999).

Nonlinear

• Bertsekas, Dimitri P.; Tsitsiklis, John N. (1996).
Neuro-dynamic Programming.
• Boyd, Stephen; Vandenberghe, Lieven (2004).
Convex Optimization.
• Fukushima Kunihiko (1975). “Cognitron: A
Self-Organizing Multilayered Neural Network”.
Biological Cybernetics 20: 121–136.
• Gardner, E.J.; Derrida, B. (1988). “Optimal storage
properties of neural network models”. Journal of
Physics A 21: 271–284.


11.9. LIÊN KẾT NGOÀI
• Krauth, W.; Mezard, M. (1989). “Storage capacity
of memory with binary couplings”. Journal de
Physique 50: 3057–3066.
• Maass, W.; Markram, H. (2002). “On the
computational power of recurrent circuits of
spiking neurons”. Journal of Computer and
System Sciences. 69(4): 593–616.
• MacKay, David (2003). Information eory,
Inference, and Learning Algorithms.
• Mandic, D.; Chambers, J. (2001). Recurrent Neural

Networks for Prediction: Architectures, Learning
algorithms and Stability. Wiley.
• Minsky, M.; Papert, S. (1969). An Introduction to
Computational Geometry. Nhà xuất bản MIT.
• Muller, P.; Insua, D.R. (1995). “Issues in Bayesian
Analysis of Neural Network Models”. Neural
Computation 10: 571–592.
• Reilly, D.L.; Cooper, L.N.; Elbaum, C. (1982). “A
Neural Model for Category Learning”. Biological
Cybernetics 45: 35–41.
• Rosenbla, F. (1962). Principles of Neurodynamics.
Spartan Books.
• Suon, Richard S.; Barto, Andrew G. (1998).
Reinforcement Learning: An introduction.
• Wilkes, A.L.; Wade, N.J. (1997). “Bain on Neural
Networks”. Brain and Cognition 33: 295–305.
• Wasserman, P.D. (1989). Neural computing theory
and practice. Van Nostrand Reinhold.

11.9 Liên kết ngoài
• Usenet FAQ: comp.ai.neural-nets
• Connectionism at MindDict
• Chương trình mạng nơ ron đa lớp (Multi Layer
Neural Network) và mạng nơ ron tự tổ chức (Self
Organizing Maps) có giải thích bằng tiếng Việt.
• Sử dụng phần mềm mạng nơ ron 3 lớp Spice-MLP
• Sử dụng phần mềm mạng tự tổ chức Spice-SOM
• Hướng dẫn sử dụng mạng nơ ron trong các ứng
dụng thực tế trong đó có minh họa phân loại ảnh
khuôn mặt, ảnh người đi bộ, ảnh xe hơi, dự báo

chứng khoán và một số ví dụ khác

19


Chương 12

Nơron
Nơ-ron (bắt nguồn từ tiếng Pháp: neurone)[1] là những
tế bào thần kinh chính thức có chức năng truyền dẫn
các xung điện.[2] Nơ-ron là đơn vị cơ bản cấu tạo hệ
thống thần kinh và là một phần quan trọng nhất của
não.ân và sợi nhánh của các nơron tạo thành chất
xám. Sợi trục (nếu đi chung với nhau thành bó gọi là
dây thần kinh) cấu tạo chất trắng trong não.[3] Ước tính
có khoảng 100 tỷ (1011 ) nơron và 100 nghìn tỷ (1014 )
xináp trong não người.[4] Các tế bào thần kinh được hỗ
trợ bởi microglia và tế bào hình sao (các tế bào thần
kinh đệm). Nơ-ron là những tế bào dài nhất trong cơ
thể, biệt hóa cao độ nên mất trung thể và khả năng
phân chia, nhưng có khả năng tái sinh phần cuối sợi
trục nếu bị tổn thương.[3][5]

xúc giữa những nhánh nhỏ phân từ tận cùng sợi trục
của nơ-ron này với sợi nhánh của nơ-ron khác hoặc cơ
quan thụ cảm gọi là xi-náp. Nơ-ron có nhiều hình dạng:
nơ-ron đa cực có thân nhiều sợi nhánh, nơ-ron lưỡng
cực với một sợi nhánh và một sợi trục đối diện nhau;
và nơ-ron đơn cực chỉ có một tua do sợi nhánh và sợi
trục hợp lại mà thành. [5]

Dendrite

Axon Terminal
Cell body

Axon

12.1 Cấu tạo

Nucleus

Node of
Ranvier

Schwann cell
Myelin sheath

Cấu tạo Nơron: Dendrite: sợi nhánh /Nucleus: Nhân /Cell body:
Thanh nơron /Axon: sợi trục /Myelin Sheath: Bao Miêlin /Nodes
of Ranvier: eo Răngviê /Axon Terminal, đầu cuối sợi trục

12.2 Chức năng
Chức năng cơ bản của nơ-ron là cảm ứng và dẫn truyền
xung thần kinh dưới dạng các tín hiệu hóa học trong
các hoạt động điều khiển, điều hoà và phối hợp mọi
hoạt động của các cơ quan và hệ cơ quan trong cơ thể
nhằm tạo sự thích nghi với các thay đổi từ môi trường
bên trong và bên ngoài.[3]
Một nơ-ron và cấu tạo của nó: sợi nhánh (dendrite), thân nơ-ron
(soma), sợi trục (axon), bao mi-ê-lin (myelin sheath), eo răngvi-ê (node of ranvier), xi-nap (synapse)

12.3 Phân loại

Mỗi nơ-ron gồm một thân chứa nhân, hình sao nhiều
12.3.1 Theo hướng dẫn truyền xung thần
cạnh hoặc bầu dục và các sợi. Từ thân phát đi nhiều tua
kinh
(sợi) ngắn phân nhánh như cành cây gọi là sợi nhánh
[2][3]
và một tua dài, mảnh gọi là sợi trục.
Dọc sợi trục
[3]
có thể có những tế bào xchoan bao bọc tạo nên bao Có ba loại nơron là
mi-ê-lin. Sợi trục nối giữa trung ương thần kinh với
các cơ quan, chúng đi chung với nhau thành từng bó
• Nơ-ron hướng tâm (nơ-ron cảm giác) có thân nằm
gọi là dây thần kinh. Khoảng cách giữa các bao này có
ngoài trung ương thần kinh dẫn xung thần kinh
những đoạn ngắn gọi là eo răng-vi-ê, còn diện tích tiếp
về trung ương thần kinh.
20


12.5. CHÚ THÍCH

21

• Nơ-ron trung gian (nơ-ron liên lạc) nằm trong
trung ương thần kinh, gồm những sợi hướng tâm
và li tâm, làm nhiệm vụ liên lạc.

• Nơ-ron li tâm (nơ-ron vận động) có thân nằm trong
trung ương thần kinh (hoặc ở hạch thần kinh sinh
dưỡng), dẫn các xung li tâm từ bộ não và tủy sống
đến các cơ quan phản ứng để gây ra sự vận động
hoặc bài tiết.

12.3.2

•

Theo chức năng

Các nơron cảm giác mang tín hiệu từ các giác quan đến
tủy sống và não.
Nơron chuyển tiếp mang thông điệp từ một phần của
hệ thần kinh trung ương.
Nơron vận động được kết nối với các nơron chuyển
tiếp. Các nơron vận động nhận và mang tín hiệu từ hệ
thần kinh trung ương đến các cơ bắp. Tín hiệu đi giữa
các tế bào thần kinh thông qua các cúc xináp và khe
xináp nằm ở tận cùng của tế bào thần kinh. Khe xináp
là khoảng trống rất nhỏ giữa các tế bào mà hóa chất
được phát tán từ các thiết bị đầu cuối sợi trục (như các
túi chứa chất trung gian hóa học trong chùy xináp đối
với xináp hóa học hay các kênh hút nước trong xináp
điện) của một tế bào nơron nhằm kích thích các thụ
thể hóa học chuyên biệt có chức năng tiếp nhận chất
trung gian hóa học ở các sợi nhánh của các tế bào tiếp
nhận.[3]
Vận tốc trung bình ở động vật không xương sống là

khoảng 1 m/s, ở ếch là khoảng 30 m/s, ở động vật thuộc
lớp thú và người là khoảng 100 m/s. Tuy nhiên xung
thần kinh dẫn truyền ngay trong loài cũng có vận tốc
không giống nhau, sợi trục có bao mielin thì nhanh
thiếu bao mielin thì chậm, ở người có khi chỉ đạt 15
cm/s.

12.4 Hình ảnh

•

12.5 Chú thích
[1] Yoonjung Kang, Andrea Hòa Phạm, Benjamin Storme.
French loanwords in Vietnamese: the role of input
language phonotactics and contrast in loanword
adaptation, trang 4.
[2] Fullick, Ann (2011). Edexcel IGCSE Biology Revision
Guide. Pearson Education. tr. 40. ISBN 9780435046767.
[3] Sách giáo khoa và sách giáo viên Sinh Học 11 và Sinh
Học 8 - Bộ Giáo dục và Đào Tạo - 2012
[4] Williams RW, Herrup K (1988). “e control
of
neuron
number”.
Annual
Review
of
Neuroscience
11:
423–53.

PMID
3284447.
doi:10.1146/annurev.ne.11.030188.002231.
[5]

(a) Sinh học 8, Nhà xuất bản Giáo dục, Nguyễn ang
Vinh - Tổng Chủ biên kiêm Chủ biên
(b) Sổ tay kiến thức Sinh học THCS, Nhà xuất bản Giáo
dục, Nguyễn ang Vinh - Chủ biên
(c) Sinh học Cơ bản và Nâng cao 8, Nhà xuất bản Giáo
dục, Lê Đình Trung — Trịnh Đức Anh

12.6 Xem thêm
• Fibrinogen found to inhibit EGFR in neuronal
cells Blood cloing protein may inhibit spinal cord
regeneration
• Cell Centered Database UC San Diego images of
neurons.

•

• High Resolution Neuroanatomical Images of
Primate and Non-Primate Brains.

12.7 Liên kết ngoài
•

Phương tiện liên quan tới Neurons tại Wikimedia
Commons