考虑树突整合效应的神经元网络的放电和同步特性

发布时间：2021-04-19 05:37

　　生物神经网络的同步被认为在大脑神经信息的处理过程中发挥了重要作用.本文在Hodgkin-Huxley（HH）神经元网络模型中考虑树突整合效应,得到修正后的DHH（Dendritic-integration-rule-based HH）神经元网络模型,研究了网络的放电和同步特性.首先以三个抑制性神经元构成的耦合系统为例,发现树突整合效应的加入提高了神经元的放电阈值;然后分别建立全局耦合的抑制性和兴奋性神经元网络,发现大的耦合强度能够诱导抑制性和兴奋性神经元网络达到几乎完全同步的状态,并且对神经元的放电幅值有较大的影响;更有趣的是,当树突整合系数为某一值时,抑制性神经元网络的同步达到最高,而兴奋性神经网络的同步达到最低. 

【文章来源】：动力学与控制学报. 2019,17(06)

【文章页数】：7 页

【部分图文】：

外部输入电流不同时各神经元的膜电位

由图3可以看出,DHH神经元网络与HH神经元网络的同步性随耦合强度的变化趋势大体相同,都是随着耦合强度的增大,其网络的同步程度先降低后增大,在充分大的耦合强度时同步性最高.不同的是,DHH神经元网络比起HH神经元网络在大的耦合强度时同步性提高更为显著,几乎达到完全同步的状态.由此可知,对于抑制性神经元网络来说,树突整合效应的加入在网络具有较大耦合强度时可显著提高网络的同步程度.由于我们发现耦合强度变化对抑制性神经网络的放电模式与放电周期并无太大影响,所以接下来主要分析耦合强度对网络放电幅值的影响.我们取网络中神经元的峰值电压的平均值作为刻画放电幅值的指标.不同耦合强度下的放电幅值仿真结果如图4所示.

由于我们发现耦合强度变化对抑制性神经网络的放电模式与放电周期并无太大影响,所以接下来主要分析耦合强度对网络放电幅值的影响.我们取网络中神经元的峰值电压的平均值作为刻画放电幅值的指标.不同耦合强度下的放电幅值仿真结果如图4所示.由图4可以看出,随着耦合强度的增大,HH神经元的放电幅值呈下降趋势,但是下降的幅度较小,而DHH神经元的放电幅值呈现大幅上升趋势.由神经网络的动力学方程可以推测,在抑制性神经元网络中,突触电流为正数.在HH神经元网络中,随着耦合强度的提高,突触电流值不断增大,使得神经元的膜电位值随着下降,而在DHH神经元网络中,由于整合系数的加入,耦合强度的增大会导致突触电流的减小,从而引起神经元膜电位值的上升.总之,由于整合系数的加入,原先随着耦合强度增大而减小的放电幅值变为上升趋势,因此树突整合效应会显著提高抑制性神经元网络的平均放电幅值.

【参考文献】：
期刊论文
[1]模块神经元网络中耦合时滞诱导的簇同步转迁[J]. 王蔓蔓,杨晓丽.  动力学与控制学报. 2016(06)
[2]脑科学和信息科学的交叉学科研究[J]. 顾凡及.  自然杂志. 2015(01)

博士论文
[1]神经元树突整合的理论模型与分析[D]. 李松挺.上海交通大学 2014



本文编号：3146943