Robust design of polyrhythmic neural circuits

Published 22 August 2014

Justus T. C. Schwabedal, Alexander B. Neiman, and Andrey L. Shilnikov

Department of Mathematics and Statistics, Georgia State University, Atlanta, GA 30303, USA

产生共存节奏模式的神经回路图案被视为多功能神经元网络的构建模块。我们研究了抑制模型神经元在随机扰动下可靠地维持脉冲多节律的鲁棒性。在没有噪声的情况下，每个共存节奏的指数稳定性随着突触耦合的加强而增加，从而表明增强的鲁棒性。相反，在加入噪声后，我们发现当耦合强度增加到超过一个临界值时，噪声引起的节律切换增强，表明鲁棒性下降。我们分析这种随机心律失常，并发展其动力学机制的一般描述。基于我们的机械学见解，我们展示了如何平衡神经元动力学和网络耦合的生理参数，以增强对噪声的节奏鲁棒性。我们的发现适用于包括Fitzhugh-Nagumo和其他Hodgkin-Huxley型网络在内的一类广义弛缓振荡器网络。

原文：Robust design of polyrhythmic neural circuits

译文：多节奏神经回路的稳健设计