基底神经节迸发的脉冲神经网络模型

A pulsed neural network model of bursting in the basal ganglia

Mark D. Humphries*, Kevin N.Gurney

Department of Psychology, University of Sheffield, Sheffield, S10 2TP,UK

Translate by SongJian

摘要：我们提出了扩展棘突神经元（spiking neurons）功能的新技术，该技术允许将以前局限于低水平模型领域的神经元功能的几个方面结合在一起。这些方面包括自发（或内源性）放电、多离子类型的复杂相互作用和细胞膜上突触接触的空间分布。这些想法被应用于一个神经回路，该回路由皮层和基底神经节、丘脑底核（STN）和苍白球外段（GPe）中的一个子核组成。Plenz和Kitai（Plenz,D.,&Kitai,S.T.1999.在体外对该回路进行了深入地研究。由丘脑底核和苍白球形成的基底神经节起搏器。Nature,400 677-682）我们用它的数据来约束我们的模型。关于这个电路，我们得到了三个主要的结果。第一，它的特征性猝发是由于一个Ca²⁺电流的介质机制导致。第二，噪声有助于猝发产生，而且，自相矛盾的是，这使得突触权重变量下的网络行为更稳定。第三，为了获得全范围的迸发行为，必须进行各种树突化处理。

翻译稿件【基底神经节迸发的脉冲神经网络模型】

翻译原件【A pulsed neural network model of bursting in the basal ganglia】