Determinants of Brain Rhythm Burst Statistics

作者：Arthur S. Powanwe，^1,3 André Longtin，^1,2,3

组织：
1. Department of Physics, University of Ottawa, 150 Louis Pasteur, Ottawa, ON, K1N6N5, Canada；
2. Department of Cellular and Molecular Medicine, 451 Smyth Road, Ottawa, ON, K1H8M5, Canada.
3. Centre for Neural Dynamics, University of Ottawa, Ottawa, ON, Canada.

时间：Received: 16 May 2019; Accepted: 12 November 2019; Published online: 04 December 2019.

邮箱：apowa074@uottawa.ca; alongtin@uottawa.ca

在体内记录的大脑节律，如伽马振荡，振幅和频率都是众所周知的可变的。它们的特征是被称为爆发的高振幅的瞬态周期。有人认为，尽管伽马和其他节律的爆发寿命很短，而且是随机出现的，但它们可以有效地促进工作记忆或交流任务。发作异常也与运动和精神障碍等有关。因此，了解单细胞和连接参数如何影响突发统计和相应的大脑状态是至关重要的。为了解决这个问题，我们考虑了一个通用的金字塔神经元间网络Gamma (PING)类型的随机循环网络。使用随机平均方法，我们推导了振幅过程的相位和包络的动力学，发现它们只依赖于两个元参数，这两个元参数结合了所有的模型参数。这使我们能够确定健康可变性的最佳参数体系，具有与在体内看到的相似的统计数据; 在这种情况下，振荡和爆发是由突触噪声支持的。然后利用第一次通过时间分析，推导出节律包络的概率密度和平均爆发持续时间。我们的分析使我们能够将突发属性，例如持续时间和频率内容，与系统参数联系起来。我们的一般方法可以扩展到不同的频带、网络拓扑和额外的种群。它提供了非常需要的关于节律突发统计的生物物理决定因素的见解，以及需要改变什么来用病理统计纠正节律。

原文：Determinants of Brain Rhythm Burst Statistics
翻译稿：脑节律爆发统计的决定因素