电磁刺激对FHN神经元系统的调控作用
发布时间：2021-10-14 09:11
本文系统地研究了外加电磁刺激对FitzHugh-Nagumo （FHN）神经元系统动力学行为的调控作用.首先,在强非线性电磁感应的作用下,FHN神经元对外加电磁刺激的响应呈现显著的非线性变化特点,不仅能够产生混沌的放电现象,而且还出现了不同放电模式之间的转迁.其次,在电磁感应的作用下,周期振荡的电磁刺激对Newman-Watts小世界的神经元网络的脉冲放电频率和同步性都能够进行有效地调控,不仅提高了神经元网络对局部弱激励信号的探测和响应能力,而且能有效地控制网络时空斑图从相位同步到完全同步的演化.本文的研究揭示了电磁刺激对单个神经元和神经元网络系统动力学行为的显著调控能力,有待为生理上应用电磁刺激辅助治疗精神疾病提供理论指导.
【文章来源】：动力学与控制学报. 2020,18(01)
【文章页数】：9 页
【部分图文】：
FHN神经元系统的Lyapunov指数和脉冲放电频率的变化示意图,其中(a)和(b)A=0.05,f=0.0;(c)和(d)A=0.05,f=10.0
为了更深入地探讨外加周期的电磁刺激对FHN神经元放电模式的调控作用,图2显示了神经元放电活动的峰峰间期对电磁刺激周期振荡的振幅的依赖关系.在恒定的弱信号激励的条件下,当电磁刺激振荡的频率f0=2.0时,随着电磁刺激振荡的振幅B的不断增大,神经元的放电模式从开始的静息态依次经历混沌态、周期态和混沌态,最终到达周期态,如图2(a)所示.特别地,当B从6.5增大到8.0的过程中,神经元放电活动的峰峰间期产生明显的分岔现象,依次出现三周期、四周期和二周期的放电模式,这体现了电磁刺激对神经元放电活动有效的调控能力.当f0=10.0时,随着B的不断增大,神经元放电活动经过一系列的模式转迁最终稳定为单周期的峰放电活动,其周期为100个时间单位,正好与外加电磁刺激振荡的周期相对应,如图2(b)所示,其主要原因是由于强振幅的电磁刺激最终诱导了神经元同频的脉冲放电活动.进一步地,在周期的弱信号激励的条件下,随着B的不断增大,神经元的放电模式从静息态经过单周期态最终转迁为双周期态,其峰峰间期具有明显跳跃变化的特点,如图2(c)和2(d)所示.图2 FHN神经元放电活动的峰峰间期的分岔示意图
图2 FHN神经元放电活动的峰峰间期的分岔示意图基于上述分析,我们发现在电磁感应的作用下,外加的电磁刺激能够有效地调控FHN神经元的放电活动,诱导不同放电模式之间的转迁.一方面,在强非线性的电磁感应的作用下,外加周期振荡的电磁刺激对FHN神经元的调控作用呈现显著的非线性变化的特点,甚至能够产生混沌的动力学行为.另一方面,神经元放电活动的峰峰间期会出现分岔或跳跃变化的现象,其放电模式会在不同的周期态之间转迁,诱导比较复杂的放电现象,体现了神经元的电生理活动对周期振荡的电磁刺激的振幅和频率的敏感性.此外,外加的电磁刺激往往有助于FHN神经元对弱激励信号的加工,从而产生模式丰富的输出信号.
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于STDP学习规则的视网膜神经回路的特性[J]. 杨师华,刘深泉,詹飞彪,张晓函. 动力学与控制学报. 2019(02)
[2]噪声诱使模块化神经元网络产生随机多共振现象[J]. 刘赵凡,孙晓娟,李慧妍. 动力学与控制学报. 2019(02)
[3]Electrical activities of neural systems exposed to sinusoidal induced electric field with random phase[J]. DU Lin,CAO ZiLu,LEI YouMing,DENG ZiChen. Science China（Technological Sciences）. 2019(07)
[4]Effect of stochastic electromagnetic disturbances on autapse neuronal systems[J]. 曲良辉,都琳,邓子辰,曹子露,胡海威. Chinese Physics B. 2018(11)
[5]Energy dependence on modes of electric activities of neuron driven by different external mixed signals under electromagnetic induction[J]. LU LuLu,JIA Ya,XU Ying,GE MengYan,YANG LiJian,ZHAN Xuan. Science China（Technological Sciences）. 2019(03)
[6]耦合Pre-B?tzinger复合体中神经元的反相簇放电模式及同步研究[J]. 刘晶,曹秦禹,王子剑,赵勇,段利霞. 动力学与控制学报. 2017(01)
[7]神经元模型对比分析[J]. 徐泠风,李传东,陈玲. 物理学报. 2016(24)
[8]Complex transitions between spike, burst or chaos synchronization states in coupled neurons with coexisting bursting patterns[J]. 古华光,陈胜根,李玉叶. Chinese Physics B. 2015(05)
[9]电磁辐射诱发神经元放电节律转迁的动力学行为研究[J]. 李佳佳,吴莹,独盟盟,刘伟明. 物理学报. 2015(03)
[10]生物神经网络系统动力学与功能研究[J]. 陆启韶,刘深泉,刘锋,王青云,侯中怀,郑艳红. 力学进展. 2008(06)
本文编号：3435873
【文章来源】：动力学与控制学报. 2020,18(01)
【文章页数】：9 页
【部分图文】：
FHN神经元系统的Lyapunov指数和脉冲放电频率的变化示意图,其中(a)和(b)A=0.05,f=0.0;(c)和(d)A=0.05,f=10.0
为了更深入地探讨外加周期的电磁刺激对FHN神经元放电模式的调控作用,图2显示了神经元放电活动的峰峰间期对电磁刺激周期振荡的振幅的依赖关系.在恒定的弱信号激励的条件下,当电磁刺激振荡的频率f0=2.0时,随着电磁刺激振荡的振幅B的不断增大,神经元的放电模式从开始的静息态依次经历混沌态、周期态和混沌态,最终到达周期态,如图2(a)所示.特别地,当B从6.5增大到8.0的过程中,神经元放电活动的峰峰间期产生明显的分岔现象,依次出现三周期、四周期和二周期的放电模式,这体现了电磁刺激对神经元放电活动有效的调控能力.当f0=10.0时,随着B的不断增大,神经元放电活动经过一系列的模式转迁最终稳定为单周期的峰放电活动,其周期为100个时间单位,正好与外加电磁刺激振荡的周期相对应,如图2(b)所示,其主要原因是由于强振幅的电磁刺激最终诱导了神经元同频的脉冲放电活动.进一步地,在周期的弱信号激励的条件下,随着B的不断增大,神经元的放电模式从静息态经过单周期态最终转迁为双周期态,其峰峰间期具有明显跳跃变化的特点,如图2(c)和2(d)所示.图2 FHN神经元放电活动的峰峰间期的分岔示意图
图2 FHN神经元放电活动的峰峰间期的分岔示意图基于上述分析,我们发现在电磁感应的作用下,外加的电磁刺激能够有效地调控FHN神经元的放电活动,诱导不同放电模式之间的转迁.一方面,在强非线性的电磁感应的作用下,外加周期振荡的电磁刺激对FHN神经元的调控作用呈现显著的非线性变化的特点,甚至能够产生混沌的动力学行为.另一方面,神经元放电活动的峰峰间期会出现分岔或跳跃变化的现象,其放电模式会在不同的周期态之间转迁,诱导比较复杂的放电现象,体现了神经元的电生理活动对周期振荡的电磁刺激的振幅和频率的敏感性.此外,外加的电磁刺激往往有助于FHN神经元对弱激励信号的加工,从而产生模式丰富的输出信号.
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于STDP学习规则的视网膜神经回路的特性[J]. 杨师华,刘深泉,詹飞彪,张晓函. 动力学与控制学报. 2019(02)
[2]噪声诱使模块化神经元网络产生随机多共振现象[J]. 刘赵凡,孙晓娟,李慧妍. 动力学与控制学报. 2019(02)
[3]Electrical activities of neural systems exposed to sinusoidal induced electric field with random phase[J]. DU Lin,CAO ZiLu,LEI YouMing,DENG ZiChen. Science China（Technological Sciences）. 2019(07)
[4]Effect of stochastic electromagnetic disturbances on autapse neuronal systems[J]. 曲良辉,都琳,邓子辰,曹子露,胡海威. Chinese Physics B. 2018(11)
[5]Energy dependence on modes of electric activities of neuron driven by different external mixed signals under electromagnetic induction[J]. LU LuLu,JIA Ya,XU Ying,GE MengYan,YANG LiJian,ZHAN Xuan. Science China（Technological Sciences）. 2019(03)
[6]耦合Pre-B?tzinger复合体中神经元的反相簇放电模式及同步研究[J]. 刘晶,曹秦禹,王子剑,赵勇,段利霞. 动力学与控制学报. 2017(01)
[7]神经元模型对比分析[J]. 徐泠风,李传东,陈玲. 物理学报. 2016(24)
[8]Complex transitions between spike, burst or chaos synchronization states in coupled neurons with coexisting bursting patterns[J]. 古华光,陈胜根,李玉叶. Chinese Physics B. 2015(05)
[9]电磁辐射诱发神经元放电节律转迁的动力学行为研究[J]. 李佳佳,吴莹,独盟盟,刘伟明. 物理学报. 2015(03)
[10]生物神经网络系统动力学与功能研究[J]. 陆启韶,刘深泉,刘锋,王青云,侯中怀,郑艳红. 力学进展. 2008(06)
本文编号：3435873
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