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在具有突触动力学的下一代神经质量模型中爆发:一种慢-快速的方法
作者:数学建模与神经计算 发布日期:2024-2-28
 点击:288
关键词:Bursting,Spiking neural network,Mean-field theory,Slow–fast dynamics,Canards

无


Bursting in a next generation neural mass model with synaptic dynamics: a slow–fast approach

Halgurd Taher, Daniele Avitabile, and Mathieu Desroches

1. Center for Brain and Cognition, Department of Information and Communication Technologies, Universitat Pompeu Fabra, 08018, Barcelona, Spain.

2. Instituto de Física de Cantabria (IFCA), CSIC-Universidad de Cantabria, 39005 Santander, Spain.

3. Centre de Recerca Matemàtica, Campus de Bellaterra, Edifici C, 08193 Bellaterra, Spain.



我们报告了一个最近开发的神经质量模型的出现,包括短期突触可塑性。神经质量模型可以通过模拟平均膜电位和放电率等一些宏观变量来模拟大规模神经元种群的集体动力学。目前的一个特别重要,因为它代表了突触耦合二次积分和发射 (QIF) 神经元的精确平均场极限。如果没有突触动力学,具有慢频率 ε 的周期性外部电流可以导致类似爆发的动力学。发射模式可以用奇异微扰理论来理解,特别是慢速解剖。与突触动力学一起,时间尺度分离导致各种慢速现象,它们对破裂的作用变得异常复杂。运河对于理解破裂的途径至关重要。它们描述了系统局部不变集附近的演化轨迹,并存在于阈下动力学和爆发之间的过渡中。在奇异极限 ϵ = 0 附近,我们报告了特殊的跳跃跳板,它阻止了向破裂的连续过渡。在生物学上更可信的 ϵ 体系中,这种转变变得连续的,爆发通过连续的加峰转变而出现。爆发的开始是复杂的,涉及混合类型的环面运河,它形成爆发的第一个峰值,并遵循快速子系统排斥极限环。我们用数值证明了同样的机制导致了塑料突触的 QIF 网络的爆发。由于平均场极限的精确性,主要结论适用于该网络。


原文:Bursting in a next generation neural mass model with synaptic dynamics: a slow–fast approach

译文:在具有突触动力学的下一代神经质量模型中爆发:一种慢-快速的方法


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