Global and local synchrony of coupled neurons in small-world networks
本文研究小世界网络中脉冲耦合漏电整合发放神经元的同步行为，揭示连接数离散度、重连概率及全局连接与局部聚类的协同对局部和全局同步的影响。
2024-11-25 cond-mat.dis-nn q-bio.NC
Emulation of Astrocyte Induced Neural Phase Synchrony in Spin-Orbit Torque Oscillator Neurons
星形胶质细胞在脑内诱导协调相位同步的神经波模式中起核心作用。在这篇文章中，我们证明了在自旋轨道扭矩振荡器神经元的底层重金属层中注入射频信号模仿神经胶质细胞实现的神经元相位同步效应。这种相位耦合效应的潜在应用说明在一个时间的“绑定问题”的上下文中。我们还提出了一个耦合的神经元-突触-星形胶质细胞网络的设计，使紧凑的拟神经设备相结合的概念，局部尖峰时间依赖的可塑性和星形胶质细胞诱导的神经相位同步。
2021-09-16 cs.ET q-bio.NC
Adaptation controls synchrony and cluster states of coupled threshold-model neurons
我们分析了零滞后和集群同步的延迟耦合非光滑动力系统通过扩展的主稳定性方法，并将其应用到网络的自适应阈值模型神经元。对于兴奋性和抑制性神经元的同质群体，我们发现（i）阈下适应稳定或不稳定的同步取决于是否经常性突触兴奋性或抑制性耦合占主导地位，（ii）同步总是不稳定的网络与平衡的经常性突触输入。如果耦合不是太强，则对于非常不同的耦合拓扑，即，随机连接或具有局部连接性的空间网络。我们概括了我们的方法与不相同的局部动力学，包括爆发，其中基于活动的适应控制集群状态的稳定性，独立于一个特定的耦合拓扑的两个亚群的神经元。
2013-11-05 nlin.AO q-bio.NC
Formation of feedforward networks and frequency synchrony by spike-timing-dependent plasticity
具有非对称学习窗口的尖峰时间依赖可塑性（STDP）通常存在于大脑中，并且对于各种基于尖峰的计算（例如输入滤波和联想记忆）非常有用。STDP的一个自然结果是因果关系的建立，在这个意义上，神经元在特定的突触前神经元被激发之后滞后地学习激发。STDP对同步性的影响是难以捉摸的，因为尖峰同步性意味着不同神经元的单一尖峰事件，而不是神经元之间的因果延迟关系。我们探讨如何同步可以促进STDP在振荡器网络与起搏器。我们表明，STDP与非对称学习窗口导致自组织的前馈网络从起搏器。因此，STDP极大地促进了频率同步。即使由于突触可塑性而减少了尖峰时间的差异，有限的时间滞后仍然存在，使得不能实现完美的尖峰同步。与传统的基于耦合神经元相互作用的大规模同步机制不同，这里发现的同步途径是上游神经元对下游神经元的奴役。这种前馈同步的促进不会发生STDP与对称的学习窗口。
2012-07-12 cond-mat.dis-nn q-bio.NC
Phase transformation and synchrony for a network of coupled Izhikevich neurons
University College Dublin（都柏林大学学院）
本文提出基于相位模型的伊兹比克维奇神经元网络平均场动力学，并通过柯拉莫多参数推导同步特性，验证了共形映射的有效性。
2024-07-29 q-bio.NC
GnRH induced Phase Synchrony of Coupled Neurons
促性腺激素释放激素（GnRH）是控制哺乳动物生殖过程的重要激素。GnRH是一种神经激素，由下丘脑GnRH神经元脉冲式释放到垂体门静脉血中。在本研究中，通过平均场耦合机制，在细胞外介质中的耦合分子GnRH池的人口相同的神经元之间的相位同步进行了研究。在群体神经元模型中，GnRH被认为是自分泌信号分子，并被认为是所有神经元共同的同步剂。通过测量相位锁定值、相位差的时间演化和递归图，定性和定量地估计同步率。我们的数值计算结果显示了一个类似相变的行为分离的同步和despersized制度。我们还研究了此类神经元一维阵列的远程通信或中继信息传递。
2016-11-27 q-bio.MN q-bio.NC
Population rate codes carried by mean, fluctuation and synchrony of neuronal firings
一群放电神经元不仅通过平均放电率传递信息，而且通过神经元之间的波动和同步传递信息。为了检验这种可能性，我们研究了神经元集合对三种输入的反应：均值驱动输入、波动驱动输入和同步驱动输入。提出了一种包含加性和乘性噪声的广义率码模型（H。Hasegawa，Phys. Rev. E { \bf 75}（2007）051904）已经通过直接模拟（DS）和增广矩方法（AMM）进行了研究，其中导出了平均点火率、波动和同步的运动方程。AMM的计算结果与DS的计算结果吻合较好。独立成分分析（ICA）的结果表明，平均放电率，波动（或变异）和同步性可能携带独立的信息，在人口率代码模型。平均放电率的输入输出关系示出了更大的乘性噪声，最近观察到在前额叶皮层具有更高的灵敏度。的综合和消防（IF）模型和我们的率代码模型所获得的结果之间的比较。
2008-10-18 cond-mat.dis-nn q-bio.NC
Attentional modulation of firing rate and synchrony in a model cortical network
当注意力被引导到V4神经元的感受野中时，其对比度响应曲线被移动到较低的对比度值（Reynolds等人，2000，Neuron 26：703）。注意力还增加了对相同刺激作出反应的神经元之间的相干性（Fries等人，2001，Science 291：1560）。我们研究了密集互联的皮层网络的放电率和同步性如何随对比度变化，以及它们如何被注意力调制。我们发现，增加驱动电流的兴奋性神经元增加了网络的整体放电率，而变化的驱动电流的抑制性神经元调制的网络的同步性。我们解释的同步调制的锁定现象，在此期间的比率的兴奋性，抑制性放电率是近似恒定的范围内的驱动电流值。我们探讨了这一假设，即对比度主要表示为兴奋性神经元的驱动，而注意力对应于抑制性神经元的驱动电流的减少。利用这一假设，该模型再现了以下实验观察结果：（1）兴奋性神经元的放电率随对比度的增加而增加;（2）对于高对比度刺激，放电率饱和，网络振荡;（3）注意使对比度响应曲线向低对比度值移动;（4）与注意状态相比，注意力导致更强的同步，这种同步从较低的对比度值开始。此外，它预测注意力增加了网络产生的抑制性和兴奋性同步齐射之间的延迟，允许刺激招募更多的下游神经元。
2005-12-11 q-bio.NC
The Local Field Potential Reflects Surplus Spike Synchrony
皮层局部场电位（LFP）的振荡性质通常被解释为同步网络活动的反映，但其与观察到的毫秒时间尺度上的神经元瞬时一致放电的关系仍不清楚。在这里，我们提出的实验证据，以协调的概念同步的神经元尖峰的水平和在中观尺度。我们证明，只有在时间间隔的多余的尖峰同步，重合尖峰更好地夹带到LFP比预测的锁定的个人尖峰。这种效应在大LFP振幅的周期中增强。一个定量模型解释了LFP动态的神经元组，有助于观察到的盈余同步的精心策划的尖峰活动。从相关性分析，我们推断，神经元参与不同的星座，但只贡献一小部分的尖峰时间精确的尖峰配置，这表明一个双重编码方案的速率和同步。这一发现提供了直接的证据，假设的关系，精确的尖峰同步构成了一个主要的时间和空间组织的组成部分LFP。揭示瞬时尖峰同步不仅与行为相关，而且与介观脑信号相关，证实了其在皮层处理中的相关性。
2010-05-03 q-bio.NC
Inhibitory synchrony as a mechanism for attentional gain modulation
来自猴子V4区的记录显示，当注意力集中在皮层神经元的感受野内的视觉刺激时，会发生两种明显的变化：神经元的放电率会改变，并且在伽马频率范围（30-50 Hz）内，尖峰和局部场电位之间的相干性会增加。这里探讨的假设是，这些观察到的注意力效应可能是局部中间神经元网络同步变化的结果。我们进行了计算机模拟的霍奇金-赫胥黎型神经元驱动的恒定的去极化电流，我，代表视觉刺激和调制抑制输入的影响，通过本地interneuron网络的注意。我们观察到，神经元的放电频率和其输出脉冲序列与突触输入的一致性受到抑制性输入的同步程度的调制。该模型表明，所观察到的变化，放电率和一致性的神经元在视觉皮层可以控制由自上而下的输入，调节一致性的活动，在伽马频率放电的本地抑制网络。
2005-03-14 q-bio.NC
Mean-field approximation for networks with synchrony-driven adaptive coupling
本文在θ-神经元振荡器网络中引入相位差依赖的自适应可塑性，推导平均场近似并通过分岔分析揭示了双稳态及通向混沌的路径。
2024-07-31 q-bio.NC
Synchronization and oscillatory dynamics in heterogeneous mutually inhibited neurons
我们研究了一些机制，负责同步振荡和损失的同步在生理相关的频率（10-200赫兹）在网络的异质性抑制神经元。我们专注于确定网络响应的同步性和频率的水平的因素，以及轻度异质性对网络动态的影响。在轻度异质性的情况下，同步永远不会完美，而且相对脆弱。此外，抑制的影响是更复杂的轻度异构网络比同质的。在前者中，同步性以两种不同的方式被打破，具体取决于突触衰减时间与重复动作电位周期（$τ_s/T$）的比率，其中$T$可以从网络或单个自抑制神经元确定。对于$τ_s/T > 2$，对应于大的施加电流、小的突触强度或大的突触衰减时间，抑制的效果在很大程度上是紧张性的，并且异质神经元相对独立地发放尖峰。使用$τ_s/T < 1$时，当速度较快的细胞开始抑制它们不太兴奋的邻居时，同步性就会中断;而放电的细胞几乎保持同步。我们数值计算表明，轻度异构网络的行为可以与单个的，自我抑制的细胞，这可以分析研究的行为。
1998-02-18 q-bio.NC
Noise Suppression and Surplus Synchrony by Coincidence Detection
神经元动作电位之间的相关性的功能意义仍然是一个生动的辩论问题。特别是，目前还不清楚有多少同步性是由传入同步事件引起的，有多少是由于皮层的连接结构而内在的。现有的分析方法的基础上的扩散近似不允许模型尖峰同步，防止彻底的分析。在这里，我们从理论上研究在何种程度上共同的突触传入和同步输入，每一个都有助于密切的时间锁定尖峰活动的神经元对。我们采用直接模拟和扩展早期的分析方法的基础上的扩散近似脉冲耦合，使我们能够引入精确的时间相关的尖峰活动的突触传入。我们调查的相关突触输入电流的整合和消防模型神经元对的传输，使相同的输入协方差可以实现共同的输入或尖峰同步。我们确定了两个不同的制度：在低相关线性扰动理论的限制，准确地确定了相关传输系数，这是典型的小于团结，但增加敏感，即使是弱同步输入。在高传入相关的限制下，在同步性的存在下，一个质的新画面出现了。随着非线性神经元响应变得占主导地位，输出相关性变得高于输入中的总相关性。这种传输系数更大的统一性是存在噪声的非线性神经处理的直接结果，阐明了同步编码信号如何受益于皮层网络中存在的这些通用属性。
2012-08-07 q-bio.NC
Subthreshold moment analysis of neuronal populations driven by synchronous synaptic inputs
本文用相关跳过程建模突触输入，结合排队论不动点方法对电导型神经元作广义矩分析，证明微弱非零同步性可解释阈下电压协方差与偏度。
2025-03-17 q-bio.NC
Firing rate equations require a spike synchrony mechanism to correctly describe fast oscillations in inhibitory networks
抑制性神经元的递归耦合网络在伽马波段中鲁棒地产生振荡。尽管如此，相应的威尔逊-考恩型点火速率方程，这样的抑制人口不产生这样的振荡，没有明确的时间延迟。我们发现，这种差异是由于电压依赖性的尖峰同步机制固有的网络尖峰神经元，这是不是由标准的放电率方程捕获。在这里，我们研究了一个精确的低维描述异构规范I型抑制性神经元网络，其中包括产生同步状态的关键阈值下的动态。在慢突触动力学的限制下，只要外部输入也很慢，尖峰同步机制就被抑制，标准的Wilson-Cowan方程就被正式恢复。然而，即使在这个限制同步尖峰可以引起的输入波动的时间尺度上的膜的时间常数的神经元。因此，我们的平均场方程是标准的Wilson-Cowan方程的扩展，其中尖峰同步也被正确地描述。
2018-01-05 nlin.AO q-bio.NC
Analytical Condition for Synchrony in a Neural Network with Two Periodic Inputs
在这项研究中，我们应用平均场论的神经网络模型与两个周期性的输入，以澄清同步的条件。这种平均场论给出了同步性的自洽条件，使我们能够研究突触连接对神经网络行为的影响。然后，我们得到了与周期时间$T$同步的突触连接条件。神经网络中的神经元接收来自网络外部的感觉输入和自上而下的输入。当网络神经元接收两个或更多输入时，它们的同步取决于输入的条件。我们也用平均场论分析了这种情况。结果表明：（1）突触连接越强，神经元的同步周期越短。(2)随着外部输入的周期变长，同步的周期也变长。(3)突触权重、输入序列的性质和同步周期之间的关系由一个方程表示，并且有两个区域用于同步。与第三点相关联，所得到的方程计算简单，可以很容易地为我们提供同步的可行和不可行条件。
2012-12-13 physics.bio-ph q-bio.NC
Competition through selective inhibitory synchrony
皮质神经元回路的模型通常依赖于抑制反馈来控制增益，提供信号归一化，并使用赢家通吃（WTA）动力学选择性地放大信号。这种模型通常假设兴奋性和抑制性神经元能够容易地相互作用，因为它们的轴突和树突共同定位在同一个小体积中。然而，定量神经解剖学研究的轴突和树突树的神经元在新皮层的尺寸表明，这种共定位的假设是无效的。在本文中，我们描述了一个简单的修改WTA电路设计，允许分布式抑制神经元的影响耦合通过同步，因此允许一个单一的WTA广泛分布在皮层空间，远远超出了任何单一的抑制神经元的树枝状，甚至在不同的皮层区域。我们证明了非线性收缩分析，并通过仿真表明，分布式WTA子系统结合这样的抑制同步是内在稳定的。我们分析表明，同步是大大快于赢家选择。这种电路机制允许独立的WTA网络完全或部分地相互竞争。
2012-04-03 cs.NE q-bio.NC
A Semiparametric Bayesian Model for Detecting Synchrony Among Multiple Neurons
我们提出了一个可扩展的半参数贝叶斯模型来捕获多个神经元之间的依赖关系，通过检测它们随时间的共同发射（可能有一些滞后时间）模式。在对时间进行离散化以使得在每个间隔处最多存在一个尖峰之后，使用具有高斯过程先验的连续潜变量的逻辑函数来对每个神经元的1（尖峰）和0（静默）的所得序列进行建模。对于多个神经元，相应的边缘分布耦合到他们的联合概率分布使用参数copula模型。我们的方法的优点如下：非参数分量（即，高斯过程模型）提供了用于对潜在的激发速率建模的灵活框架;参数分量（即，Copula模型）允许我们对神经元之间的同期和滞后关系进行推断;使用Copula模型，我们通过将单变量边缘分布的建模与变量之间的依赖结构的建模分离来构建多变量概率模型;我们的方法易于使用计算高效的采样算法来实现，该算法可以容易地扩展到高维问题。使用模拟数据，我们表明，我们的方法可以正确地捕捉时间依赖性的放电率和识别同步神经元。我们也将我们的模型应用于从大鼠大脑前额叶皮层区域获得的尖峰训练数据。
2014-03-03 q-bio.NC stat.AP
Assessment of synchrony in multiple neural spike trains using loglinear point process models
神经尖峰序列是细胞膜上电压的一系列非常短暂的跳跃，是点过程方法学发展的激励应用之一。早期的工作需要假设平稳性，但当代的实验经常使用时变刺激并产生时变神经反应。最近，许多统计方法已经开发了非平稳神经点过程数据。人们对识别同步性也很感兴趣，这意味着在记录的时间尺度上，两个或多个神经元之间的事件几乎是同时发生的。一个自然的统计方法是离散时间，使用短的时间箱，并引入对数线性模型的依赖神经元之间，但以前使用的对数线性建模技术已假定平稳。我们引入了一类简洁而强大的时变对数线性模型：（a）允许个体神经元效应（主效应）涉及时变强度;（b）还允许个体神经元效应涉及由于过去尖峰的自协变效应（历史效应）;（c）假设过度同步效应（交互效应）不依赖于历史;（d）假设所有效应随时间平滑变化。
2011-07-29 q-bio.NC stat.AP
Measuring multiple spike train synchrony
多个脉冲序列同步的措施是必不可少的，以研究问题，如尖峰定时的可靠性，网络同步，神经元编码。这些测量可以大致分为多变量测量和双变量测量的平均值。最新的双变量方法之一，ISI距离，采用瞬时峰间期的比率。在这项研究中，我们提出了两个扩展的ISI距离，直接平均的二元ISI距离和多元ISI多样性的变异系数的基础上。像原来的措施，这些扩展结合了许多理想的应用程序中的真实数据的属性。特别是，他们是参数自由，时间尺度独立，易于可视化的时间分辨的方式，我们说明了在体外记录从皮层神经元。使用模拟网络的Hindemash-Rose神经元作为一个控制配置，我们比较我们的方法在区分不同级别的多神经元脉冲序列同步的性能，其他六个先前公布的措施。我们展示并解释了为什么平均二元度量比多元度量表现得更好，以及为什么多元ISI多样性是多元方法中表现最好的。最后，在与依赖于移动窗口估计的标准方法的比较中，我们使用单单位猴子数据来证明我们的方法的瞬时性质的优点。
2009-07-02 physics.bio-ph q-bio.NC
Narrowband oscillations from asynchronous neural activity
我们调查的可能性，窄带振荡可能会出现完全异步，独立的神经放电。我们发现，人口的异步神经元可能会产生窄带振荡，如果每个神经元火灾准周期性，我们推导出的界限的程度上的变化，神经尖峰定时，这将允许出现这样的振荡。这些结果表明，一种新的神经节律发生机制，他们有助于解释最近的实验报告的大幅度局部场电位振荡的神经尖峰定时同步的情况下。简单地说，虽然同步可以产生振荡，但振荡并不总是意味着同步的存在。
2015-12-05 q-bio.NC
Exact analysis of the subthreshold variability for conductance-based neuronal models with synchronous synaptic inputs
本文提出一种基于可交换性和跳跃过程的分析框架，精确计算电导型神经元在同步突触输入下的阈下膜电位变异性，发现异步状态需大突触驱动，而皮层输入需弱同步性。
2023-12-28 math.PR q-bio.NC
Quantifying spike train synchrony and directionality: Measures and Applications
Institute for Complex Systems (ISC), National Research Council (CNR)（复杂系统研究所，国家研究委员会）；National Institute of Nuclear Physics (INFN), Florence Section（国家核物理研究所，佛罗伦萨分部）
本文综述了多种量化神经元尖峰序列同步性与方向性的测度，介绍两种基于SPIKE-Order的延迟校正算法，并通过人工与真实神经元数据演示其应用，推动定量尖峰序列分析发展。
2026-07-30 physics.data-an q-bio.NC
Phase model analysis of the effect of M-current on neural synchrony in hippocampal networks
University of Waterloo（滑铁卢大学）
通过相位模型约化，研究乙酰胆碱通过调节M电流对海马神经元集群同步性的双向作用，发现低ACh促进完全同步，高ACh导致多稳定对称集群解。
2026-06-12 math.DS q-bio.NC
Reinforcement learning for suppression of collective activity in oscillatory ensembles
我们提出了一种使用现代的基于数据的机器学习方法来抑制自我维持的集体振荡，通常由大脑中的退化神经元的集合发出信号。所提出的混合模型依赖于两个主要组成部分：振荡器的环境和基于策略的强化学习块。我们报告了一个模型不可知的同步控制的基础上，近端的政策优化和两个人工神经网络的演员，批评配置。提出了一类具有物理意义的奖励函数，使集体振荡模式的抑制。的同步抑制证明了两种模型的神经元群体-为合奏的全球耦合的极限环Bonhoven-van der Pol振荡器和爆破Hindmarsh-Rose神经元。
2020-01-16 q-bio.NC
Potential mechanisms for imperfect synchronization in parkinsonian basal ganglia
帕金森病患者脑内的神经活动以间歇性同步振荡动力学为特征。在β频段观察到的这种不完美的同步被认为与该疾病的运动功能减退症状有关。我们的研究探索了这种间歇性同步背后的潜在机制。本文研究了苍白球爆发神经元对丘脑底核神经元不同形式突触输入的反应。我们展示了外部苍白球（GPe）神经元如何对来自P2P细胞的输入的相位敏感，并且可以表现出与β带中的输入的间歇性锁相。这种间歇性锁相的时间特性与实验中观察到的间歇性同步具有相似之处。我们还研究了多巴胺调制参数对GPe细胞与突触输入的同步性的影响。多巴胺还影响神经元的细胞特性。我们展示了由于缺乏多巴胺引起的多巴胺神经元放电模式的变化如何导致从较低的相干状态过渡到较高的相干状态，大致匹配在正常和帕金森病状态下基底神经节中观察到的同步水平。在帕金森氏病的神经β带同步的间歇性是在模型中实现的，由于苍白球和苍白球神经元动力学的输入到苍白球的时间的相互作用，导致苍白球输出到到达的苍白球输入的相位的敏感性。因此，这里考虑的机制（通过多巴胺诱导的膜特性的变化，在发射模式的丘脑底神经元的变化）可能是一个潜在的机制，负责在帕金森氏病中观察到的间歇性同步的产生。
2012-11-08 q-bio.NC
Synaptic plasticity of Inhibitory synapse promote synchrony in inhibitory network in presence of heterogeneity and noise
最近在内嗅皮层第二层的抑制性突触中观察到了锋电位时间依赖性可塑性。该规则在$Δt=t_{post}-t_{pre}=0$的区域中提供了一个有趣的零点，此外，该规则的动态范围位于伽马频带中。我们提出了一个强大的机制的基础上观察到的突触可塑性规则的抑制性突触的两个相互耦合的中间神经元同步锁相中存在的放电异质性。我们研究了锁相解决方案的稳定性，通过定义一个地图的尖峰时间依赖于耦合神经元的相位响应曲线。最后，我们提出了在噪声存在下的同步的鲁棒性的结果。
2006-04-24 q-bio.NC
Synchrony-induced modes of oscillation of a neural field model
我们研究了具有非局部、空间依赖耦合的二次积分-激发神经元异质环网络的振荡模式。具有特定波数的平衡态的扰动产生具有特定频率的瞬态驻波，类似于紧张的弦中的驻波。在神经元网络中，平衡对应于空间均匀的异步状态。这种状态的扰动会激发网络的振荡模式，这反映了同步尖峰脉冲与兴奋-抑制空间相互作用的相互作用。在热力学极限下，导出了描述网络宏观动力学的精确低维神经场模型。这使我们能够获得空间均匀态的图灵本征值的公式，从而获得其稳定性边界。我们发现，每个图灵模式的频率取决于相应的傅立叶系数的突触模式的连接。相反，衰减率是相同的所有振荡模式的结果的异质性诱导的去极化的神经元。最后，我们数值计算的频谱的空间不均匀的解决方案分支的图灵分岔，显示类似的振荡模式在神经凸点状态下运行，并保持远离发病。
2017-08-29 nlin.CD nlin.PS q-bio.NC
The type II phase resetting curve is optimal for stochastic synchrony
相位重置曲线（PRC）描述了神经振荡器对膜电位小扰动的响应。它的有用性预测弱耦合确定性网络的动力学已得到很好的表征。然而，对真实神经元的输入通常可以更准确地描述为突触噪声的弹幕。因此，小区之间的有效连接可以以有噪声的输入过程之间的相关性的形式出现。我们使用约束优化和扰动法证明，PRC形状决定敏感性，否则解耦噪声驱动的神经振荡器之间的同步。PRC可以分为两大类：I型PRC是非阴性的，而II型PRC具有较大的阴性区域。在这里，我们表明，振荡器与II型PRC接收常见的噪声输入同步比I型PRC更容易。
2009-03-05 math.DS q-bio.NC
Asynchronous response of coupled pacemaker neurons
我们研究了一个网络模型的两个电导为基础的起搏神经元的不同的自然频率，加上相互激励或抑制，并接受共享的随机抑制性突触输入。网络可以针对强相互耦合对尖峰进行锁相。但是，共享输入可以通过选择性地消除滞后尖峰或根据它们的分离时间窗口相对于超前尖峰调制其定时来对锁定尖峰对进行解扰。这种同步性的丧失也在接收共享输入的稀疏耦合异质尖峰神经元的大型网络中发现。
2009-02-03 nlin.CD q-bio.NC
Measuring spike train synchrony
估计两个或多个锋电位序列之间的同步性或可靠性程度是实验和计算神经科学中的一项常见任务。近年来，已经提出了许多不同的方法，这些方法通常在预先固定的特定时间尺度上比较尖峰的定时。在这里，我们提出了ISI距离，一个简单的补充方法，通过评估瞬时频率的比率从峰间间隔提取信息。该方法是无参数，时间尺度独立，易于可视化所示的应用程序从大鼠脑片中获得的真正的神经元锋电位列车。与现有的方法从模拟Hindemash-Rose网络中提取的尖峰列车相比，ISI距离的表现以及最佳的时间尺度优化措施的基础上尖峰时间。
2007-07-03 physics.bio-ph physics.data-an q-bio.NC
Monitoring spike train synchrony
最近，已经提出了作为一个参数的和时间尺度独立的措施，穗训练同步的穗距离。该测量是时间分辨的，因为它依赖于尖峰训练相异性的瞬时估计。然而，它的原始定义导致了虚假的高瞬时值的事件样放电模式。在这里，我们提出了一个实质性的改进，这一措施，消除了这一缺点。获得的可靠性使我们能够跟踪瞬时聚类的变化，即，多个尖峰序列之间的时间局部化模式的相似性。额外的新功能包括选择性和触发时间平均以及瞬时比较尖峰训练组。在第二步骤中，定义因果尖峰距离，使得相异性的瞬时值仅依赖于过去的信息，从而可以实时估计时间分辨的尖峰训练同步。我们证明，这些方法是能够提取有价值的信息，通过监测癫痫发作过程中神经元之间的同步性的现场数据。最后，说明了模型脑电图（EEG）记录的连续数据的常规和实时SPIKE距离的适用性。
2012-12-08 physics.bio-ph physics.data-an physics.med-ph
Identifying features in spike trains using binless similarity measures
中枢神经系统中的神经元通过一系列动作电位或脉冲序列相互交流。各种研究表明，神经元以脉冲序列的不同特征编码信息，例如精细时间结构、平均放电率、同步性等。理解神经元编码信息的重要一步是获得可靠的测量值不同脉冲序列之间的相关性。本文提出了两种新的脉冲序列的无仓相似性度量。新措施的性能进行了比较，与现有的一些措施，在他们的能力，检测的重要功能的脉冲序列，如他们的发射率，突发和共同的沉默期的敏感性和检测同步活动。
2014-10-19 q-bio.NC
Spike-Threshold Variability Originated from Separatrix-Crossing in Neuronal Dynamics
动作电位产生的阈值电压是神经元信号转导的关键调节因子，但其动态变化的机制至今尚未完全阐明。在本文中，我们提出的阈值现象可以分为参数阈值和状态阈值。属于状态阈值的电压阈值由状态空间中的“一般分界线”确定。我们证明了分界线一般存在于神经元模型的状态空间中。将分界线的一般形式假定为状态和激励的函数，并由分界线自然地推导出先前假定的阈值随时间的演化方程。在神经元动力学方面，阈值电压的变化，这是由不同的刺激，是由跨越分界线在状态空间中的不同点。我们认为，阈值电压和刺激后阈值现象的内在动力学机制是状态空间中的分界线穿越机制。这些建议也系统地验证了实例模型，其中三个具有解析分离面，一个是经典的Hodgkin-Huxley模型。分隔线交叉框架提供了神经元阈值的概述，并将有助于理解阈值变化的性质。
2016-06-04 q-bio.NC
Parallel Neuron Groups in the Drosophila Brain
Active Inference Institute（主动推断研究所）
研究果蝇大脑中平行神经群的结构与功能特性，揭示其独特的神经连接模式及可能的生物学意义。
2025-12-11 q-bio.NC
Analysis of inter-spike interval statistics in neuronal networks with depolarizing and hyperpolarizing threshold potentials
University of Delaware（特拉华大学）
研究接收独立兴奋性和抑制性突触前动作电位的突触后神经元的ISI统计，通过构建积分发放神经元模型，分析固定和自适应阈值电位下的ISI噪声，揭示其与输入频率关系，还研究超极化自适应阈值电位，为理解神经元间信息处理提供系统随机分析。
2026-07-22 q-bio.NC
Stimulus-dependent correlations in threshold-crossing spiking neurons
我们认为一个阈值交叉尖峰过程作为一个简单的模型内的神经元群体的活动。假设这些神经元由高斯统计的共同波动输入驱动，我们评估了具有不同阈值的成对模型神经元中的脉冲序列的互相关。这种相关函数在时间上往往是不对称的，表明具有较低阈值的神经元优先于具有较高阈值的神经元，即使它们的输入相同。这些结果之间的关系和尖峰统计在其他模型的神经活动进行了探讨。特别是，我们比较我们的模型与一个集成和消防模型，其中膜电压重置后，每个尖峰。尖峰交叉相关的定性性质，出现从阈值交叉模型，是类似的突发事件中的集成和消防模型。这对于广义的整合和激发模型尤其如此，在该模型中，尖峰往往以观察到的突发方式发生，例如，在由快速波动的视觉刺激驱动的视网膜神经节细胞中。因此，阈值交叉模型提供了一个简单的，易于分析的描述事件发生在这些神经元。
2009-02-12 q-bio.NC
Frequency control in synchronized networks of inhibitory neurons
我们分析了同步抑制神经网络的频率控制。该分析是针对具有基于生物药理学的突触影响的简化膜模型进行的。我们认为，这样一个简化的模型可以定量地捕捉一个更大的类的神经元模型的频率行为。我们发现，在不同的参数制度，网络频率依赖于内在的和突触的时间常数以不同的方式。只有在一个部分的参数空间，称为“相位”，是网络周期成比例的突触衰减时间。这些结果进行了讨论，与以前的工作的作者，这表明，轻度异构网络的同步性打破，但一致性保存更多的系统中的相位制度比在其他制度。这些结果意味着，对于轻度异质网络，相干节律的存在意味着网络周期对突触衰减时间的线性依赖性，以及对细胞驱动的弱得多的依赖性。我们为这一结论提供了实验证据。
1998-03-20 q-bio.NC
SPIKY: A graphical user interface for monitoring spike train synchrony
用于记录大规模神经元尖峰活动的技术发展非常快。这导致对能够分析大量实验尖峰训练数据的算法的需求不断增加。其中最关键和要求最高的任务是识别具有非常高的时间分辨率和跨不同空间尺度的相似模式。为了解决这一问题，近年来提出了三种时间分辨的尖峰训练同步措施，ISI距离，SPIKE距离和事件同步。用于计算和可视化这些措施的Matlab源代码已公开提供。然而，由于结果的许多不同的可能表示，这些代码的使用是相当复杂的，它们的应用需要一些Matlab的基础知识。因此，希望提供一种更加用户友好和交互式的界面。在这里，我们解决这个问题，并提出SPIKY，一个图形用户界面，便于应用程序的时间分辨的措施，穗训练同步模拟和真实的数据。SPIKY包括ISI距离、SPIKE距离和SPIKE同步（事件同步的改进和简化扩展）的实现，这些实现在计算速度和内存需求方面进行了优化。它还包括一个尖峰训练发生器和一个事件检测器，使其能够分析连续数据。最后，SPIKY包包括其他补充程序，旨在分析大量数据集和估计显著性水平。
2015-04-15 cs.MS cs.SE physics.bio-ph
Sub-threshold CMOS Spiking Neuron Circuit Design for Navigation Inspired by C. elegans Chemotaxis
我们展示了一个脉冲神经网络的导航动机的趋化网络的秀丽隐杆线虫。我们的网络使用有关跟踪变量浓度的时间梯度的信息来做出导航决策。梯度信息是通过模拟C.优雅仿真结果表明，我们的模型是能够觅食和跟踪的目标设定点在非常嘈杂的环境。我们开发了一个VLSI实现的主要梯度检测器神经元，它可以与标准的比较器电路集成，开发一个强大的电路导航和轮廓跟踪。
2014-10-29 cs.NE q-bio.NC
Self-organization of feedforward structure and entrainment in excitatory neural networks with spike-timing-dependent plasticity
发放时间依赖可塑性（STDP）是生物神经网络的一种组织原则。虽然神经元的同步放电被认为是大脑中重要的功能块，但STDP如何使神经网络朝着同步的方向发展还不完全清楚。我们研究了自发放电神经元群体中STDP和同步放电之间的关系。使用耦合的异构相位振荡器放置在初始网络，我们数值表明，STDP修剪一些突触，并促进前馈网络的形成。最终，在前馈网络的根部出现了一个起搏器，它是我们数值模拟中固有频率最快的神经元。在每个振荡周期中，神经活动的包沿着前馈网络的层从起搏器传播到下游神经元。该事件发生在初始突触权重的明确阈值之上。在阈值以下，神经元自组织成单独的集群，每个集群都是前馈网络。
2009-05-20 cond-mat.dis-nn q-bio.NC
Influence of firing mechanisms on gain modulation
我们研究了在背景突触输入存在的情况下，动态阈值对f-I曲线的影响，f-i曲线是输入和神经元放电率之间的关系。首先，我们发现，虽然漏积分和激发模型不能再现皮层神经元的f-I曲线，但动态阈值的漏积分和激发模型可以很好地再现它。第二，我们发现动力学阈值调制f-I曲线的起始和渐近行为。这些结果表明，皮层神经元有一个适应机制，动力学阈值对神经元的计算性能有一定的意义。
2008-10-12 q-bio.NC
Noisy threshold in neuronal models: connections with the noisy leaky integrate-and-fire model
对神经元动力学的随机特性进行分析处理是当前数学生物学中最大的挑战之一。有噪声的漏积分激发模型及其相关的福克-普朗克方程可能是处理神经变异性的最流行的方法。另一个著名的形式主义是逃逸率模型：一个模型给出了一个神经元在某个特定时间发射的概率，知道自其最后一个动作电位以来所经过的时间。该模型导致了所谓的年龄结构系统，这是种群动力学领域中著名的具有非局部边界条件的偏微分方程，其中神经元的{ \it age}是自其上一个尖峰以来经过的时间量。在这篇理论论文中，我们研究了这两种形式主义之间的数学联系。我们将导出年龄结构模型的解到福克-普朗克方程的解的积分变换。这种积分变换突出了两个随机过程之间的联系。据我们所知，这两个解决方案之间的明确的数学对应关系尚未推出，直到现在。
2015-12-10 q-bio.NC
Thermal Impact on Spiking Properties in Hodgkin-Huxley Neuron with Synaptic Stimulus
通过数值模拟Hodgkin-Huxley神经元在突触刺激下发放阈值的温度依赖性，研究了环境温度对神经元发放行为的影响.我们发现，在一个“舒适温度”范围内，发放阈值呈现出全局最小值，此时发放需要最弱的突触强度，这表明神经系统中出现了突触传递的最佳利用。我们进一步探讨了离子通道门控动力学中这种现象的生物物理起源，并讨论了其在神经系统信息处理中可能的生物学相关性。
2007-08-16 q-bio.NC
An Information-Geometric Formulation of Pattern Separation and Evaluation of Existing Indices
本文提出模式分离的信息几何框架，通过双神经元系统评估现有尖峰相似性指标，发现它们对边缘放电率敏感但忽略相关性变化，为改进模式分离度量提供依据。
2024-07-20 q-bio.NC
First passage time distribution for spiking neuron with delayed excitatory feedback
研究了一类阈值为2的脉冲神经元模型。它是由一组典型的阈值型模型的条件，如泄漏积分和火灾（LIF）或绑定神经元模型，也为一些人工神经元。一个神经元被一串泊松兴奋性脉冲所刺激。每个输出脉冲在有限延迟$Δ$之后通过反馈线传送到神经元输入。该脉冲与从输入流传递的脉冲相同。我们已经得到了一个一般的关系，允许精确计算概率密度函数（PDF）$p(t)$的分布的第一次通过时间的阈值，这是分布的输出interspike间隔（ISI）的值为这个神经元。该计算基于没有反馈的相同神经元的已知PDF $p^0(t)$、输入流$λ$的强度和反馈线的属性。此外，我们推导出精确的关系计算$p(t)$的矩的基础上已知的$p^0(t)$。对LIF模型的情况，用Monte Carlo模拟对所得到的$p(t)$的一般表达式进行了数值检验。$p(t)$课程具有$δ$ -函数型特点。这一事实有助于讨论用泊松过程来模拟神经元活动的可能性，支持“否”的答案。
2019-08-19 q-bio.NC
Perfect spike detection via time reversal
神经元放电网络的模拟主要有三种方案：经典的时间驱动和事件驱动方案，以及最近的混合方案。所有这三种方案都通过一系列检查点来进化神经元的状态：第一种方案是等间距的，后两种方案是由尖峰事件决定的。时间驱动和混合方案确定神经元的膜电位是否在连续检查点之间的时间间隔结束时越过阈值。然而，即使该测试为阴性，也可能在间隔内发生阈值交叉。因此，可能会错过尖峰。目前的工作推导，实现和基准测试的方法完美的回顾性尖峰检测。该方法可应用于具有仿射或线性亚阈值动力学的神经元模型。该方法背后的想法是用时间反转的动力学来传播阈值，测试阈值是否穿过要进化的神经元状态，而不是相反。从代数上讲，这转化为一组必要且充分的不等式。该测试比不完美测试慢，但比基于二分法或寻根法的另一种完美测试快。比较证实了早期的结果，即在生物学相关设置中，不完美测试很少错过尖峰（少于错过尖峰的一部分$1/10^8$）。这项研究提供了一个替代的神经元动力学的几何观点。
2017-06-18 math.DG physics.bio-ph q-bio.NC
The correlation structure of local cortical networks intrinsically results from recurrent dynamics
长期以来，神经元对在短时间间隔内的动作电位的共同出现是已知的。这样的同步事件可以出现时间锁定到动物的行为，并且理论上的考虑也主张同步的功能作用。早期的理论工作试图解释神经元由于共享输入而传递共同波动的相关活动。然而，这高估了相关性。最近，皮层网络的经常性连接被证明是观察到的低基线相关性的原因。有两种不同的解释：一种认为，兴奋性和抑制性群体活动密切关注网络的外部输入，因此它们对一对细胞的影响相互抵消。另一种解释依赖于负的经常性反馈来抑制种群活动的波动，相当于小的相关性。在生物神经元网络中，人们期望外部输入和重现两者都影响相关的活动。目前的工作扩展了相关性的理论框架，包括两个贡献，并解释了它们的质的差异。此外，研究表明，快速跟踪和经常性反馈的论点是不等价的，只有后者正确预测的细胞类型的具体相关性。
2013-09-13 q-bio.NC
Binding threshold units with artificial oscillatory neurons
AIRI, Skoltech（AI研究机构，莫斯科斯克里普钦科技学院）
本文提出一个理论框架区分阈值单元与人工 Kuramoto 振荡神经元，并通过 Lyapunov 函数约束将二者耦合为 Hopfield-Kuramoto 联想记忆模型，其中振荡神经元可实现类似 LoRA 的低秩权重校正。
2025-05-06 cs.AI cs.LG q-bio.NC
Macroscopic Dynamics of Neural Networks with Heterogeneous Spiking Thresholds
平均场理论将单个神经元的生理特性与神经元群体活动的涌现动力学联系起来。这些模型为研究不同尺度的大脑功能提供了一个重要的工具;然而，为了将它们应用于大规模的神经元群体，它们需要考虑不同神经元类型之间的差异。Izhikevich单神经元模型可以解释各种不同的神经元类型和尖峰模式，从而使其成为异构网络中脑动力学的平均场理论治疗的最佳候选者。在这里，我们推导出网络的所有到所有耦合Izhikevich神经元异质尖峰阈值的平均场方程。使用分歧理论的方法，我们研究的条件下，平均场理论准确预测的Izhikevich神经网络的动态。为此，我们专注于Izhikevich模型的三个重要特征，这些特征在这里受到简化假设的影响：（i）尖峰频率适应，（ii）尖峰重置条件，以及（iii）单细胞尖峰阈值在神经元中的分布。我们的研究结果表明，虽然平均场模型是不是一个精确的模型的Izhikevich网络动力学，它忠实地捕捉其不同的动态制度和相变。因此，我们提出了一个平均场模型，可以代表不同的神经元类型和尖峰动态。该模型是由生物物理状态变量和参数，结合现实的尖峰复位条件，并占神经尖峰阈值的异质性。这些功能允许广泛的适用性的模型，以及直接比较实验数据。
2022-09-07 cond-mat.dis-nn q-bio.NC
Geometrical determinant of nonlinear synaptic integration in human cortical pyramidal neurons
该研究揭示人类皮层锥体神经元非线性突触整合阈值由突触到顶树突主干的最短路径距离线性决定，且该规则在啮齿类动物及病理状态下保持稳定，表明其为锥体神经元的基本特性。
2024-08-10 q-bio.NC
How adaptation currents change threshold, gain and variability of neuronal spiking
许多类型的神经元表现出由内在慢$\mathrm{K}^+$ -电流介导的尖峰频率适应，其有效地抑制神经元响应。然而，这些自适应电流如何改变体内波动突触输入、尖峰速率输出和脉冲序列统计之间的关系还没有很好地理解。在这项计算研究中，我们表明，适应电流，主要取决于阈下膜电压的变化，神经元的输入-输出关系（I-O曲线）减法，从而增加了响应阈值。尖峰相关的自适应电流会分别改变I-O曲线，从而降低响应增益。这两种类型的适应电流自然地增加平均峰间间期（ISI），但它们可以以相反的方式影响ISI的变异性。亚阈值电流总是导致可变性的增加，而尖峰触发电流降低由波动主导的输入引起的高可变性，并且在平均输入较大时增加低可变性。对I-O曲线的影响与具有异步不规则活动的网络中的突触抑制所引起的影响相匹配，为此，我们分别发现由外部抑制和复发性抑制引起的消减和分裂变化。然而，突触抑制总是增加ISI的变异性。我们解析推导出表达式的I-O曲线和ISI的变化，这表明我们的结果的鲁棒性。此外，我们将展示如何生物物理参数的慢$\mathrm{K}^+$ -电导有助于两种不同类型的适应电流，并发现，$\mathrm{Ca}^{2+}$激活的$\mathrm{K}^+$ -电流被有效地捕获由一个简单的尖峰依赖的描述，而毒蕈碱敏感或$\mathrm{Na}^+$激活的$\mathrm{K}^+$ -电流显示出占主导地位的亚阈值组…
2013-11-07 q-bio.NC
An exact firing rate model reveals the differential effects of chemical versus electrical synapses in spiking networks
化学和电突触塑造神经元网络的动力学。许多理论研究已经研究了这些类型的突触中的每一种如何有助于神经元振荡的产生，但它们的组合效应却鲜为人知。传统的神经元平均场模型（也称为放电率模型或放电率方程）无法解释电突触，这进一步放大了这种限制。在这里，我们介绍了一种新的放电率模型，准确地描述了二次积分和消防（QIF）神经元与化学和电突触的异质种群的平均场动力学。放电率模型的数学分析揭示了一个完善的分叉方案的网络与化学突触，其特征在于由一个余维2尖点和持久状态的强经常性兴奋性耦合。电耦合的包含通常意味着凭借超临界Hopf分叉的神经元同步。这将Cusp场景转换为由三个余维2点（Cusp，Takens-Bogdanov和Saddle-Node Separatrix Loop）表征的分叉场景，这大大降低了持久状态的可能性。这对于具有化学和电耦合的异质QIF网络是通用的。我们的研究结果与几个数值研究的动态大网络的异质尖峰神经元的电和化学耦合。
2019-09-19 nlin.AO nlin.CD q-bio.NC
Maximization of the olfactory receptor neuron selectivity in the sub-threshold regime
本研究在简化嗅觉受体神经元模型框架下，找到了阈下浓度区间内使嗅觉受体神经元选择性最高的最优气味浓度，推导了最高选择性与受体蛋白总数、阈值的依赖关系，明确了效应最显著的参数条件。
2023-06-13 physics.bio-ph q-bio.NC
