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考慮樹突整合效應(yīng)的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的放電和同步特性

發(fā)布時間:2021-04-19 05:37
  生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的同步被認(rèn)為在大腦神經(jīng)信息的處理過程中發(fā)揮了重要作用.本文在Hodgkin-Huxley(HH)神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型中考慮樹突整合效應(yīng),得到修正后的DHH(Dendritic-integration-rule-based HH)神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型,研究了網(wǎng)絡(luò)的放電和同步特性.首先以三個抑制性神經(jīng)元構(gòu)成的耦合系統(tǒng)為例,發(fā)現(xiàn)樹突整合效應(yīng)的加入提高了神經(jīng)元的放電閾值;然后分別建立全局耦合的抑制性和興奮性神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò),發(fā)現(xiàn)大的耦合強度能夠誘導(dǎo)抑制性和興奮性神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)達(dá)到幾乎完全同步的狀態(tài),并且對神經(jīng)元的放電幅值有較大的影響;更有趣的是,當(dāng)樹突整合系數(shù)為某一值時,抑制性神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的同步達(dá)到最高,而興奮性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的同步達(dá)到最低. 

【文章來源】:動力學(xué)與控制學(xué)報. 2019,17(06)

【文章頁數(shù)】:7 頁

【部分圖文】:

考慮樹突整合效應(yīng)的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的放電和同步特性


外部輸入電流不同時各神經(jīng)元的膜電位

耦合強度,抑制性,神經(jīng)元,幅值


由圖3可以看出,DHH神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)與HH神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的同步性隨耦合強度的變化趨勢大體相同,都是隨著耦合強度的增大,其網(wǎng)絡(luò)的同步程度先降低后增大,在充分大的耦合強度時同步性最高.不同的是,DHH神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)比起HH神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)在大的耦合強度時同步性提高更為顯著,幾乎達(dá)到完全同步的狀態(tài).由此可知,對于抑制性神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)來說,樹突整合效應(yīng)的加入在網(wǎng)絡(luò)具有較大耦合強度時可顯著提高網(wǎng)絡(luò)的同步程度.由于我們發(fā)現(xiàn)耦合強度變化對抑制性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的放電模式與放電周期并無太大影響,所以接下來主要分析耦合強度對網(wǎng)絡(luò)放電幅值的影響.我們?nèi)【W(wǎng)絡(luò)中神經(jīng)元的峰值電壓的平均值作為刻畫放電幅值的指標(biāo).不同耦合強度下的放電幅值仿真結(jié)果如圖4所示.

耦合強度,抑制性,神經(jīng)元,幅值


由于我們發(fā)現(xiàn)耦合強度變化對抑制性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的放電模式與放電周期并無太大影響,所以接下來主要分析耦合強度對網(wǎng)絡(luò)放電幅值的影響.我們?nèi)【W(wǎng)絡(luò)中神經(jīng)元的峰值電壓的平均值作為刻畫放電幅值的指標(biāo).不同耦合強度下的放電幅值仿真結(jié)果如圖4所示.由圖4可以看出,隨著耦合強度的增大,HH神經(jīng)元的放電幅值呈下降趨勢,但是下降的幅度較小,而DHH神經(jīng)元的放電幅值呈現(xiàn)大幅上升趨勢.由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動力學(xué)方程可以推測,在抑制性神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)中,突觸電流為正數(shù).在HH神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)中,隨著耦合強度的提高,突觸電流值不斷增大,使得神經(jīng)元的膜電位值隨著下降,而在DHH神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)中,由于整合系數(shù)的加入,耦合強度的增大會導(dǎo)致突觸電流的減小,從而引起神經(jīng)元膜電位值的上升.總之,由于整合系數(shù)的加入,原先隨著耦合強度增大而減小的放電幅值變?yōu)樯仙厔?因此樹突整合效應(yīng)會顯著提高抑制性神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的平均放電幅值.

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]模塊神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)中耦合時滯誘導(dǎo)的簇同步轉(zhuǎn)遷[J]. 王蔓蔓,楊曉麗.  動力學(xué)與控制學(xué)報. 2016(06)
[2]腦科學(xué)和信息科學(xué)的交叉學(xué)科研究[J]. 顧凡及.  自然雜志. 2015(01)

博士論文
[1]神經(jīng)元樹突整合的理論模型與分析[D]. 李松挺.上海交通大學(xué) 2014



本文編號:3146943

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