Saccade learning with concurrent cortical and subcortical basal ganglia loops
基底神经节是涉及多个皮质和皮质下环的中央结构。这些环中的一些被认为是负责扫视目标选择。我们在这里研究这些扫视回路的非常具体的结构关系如何影响学习空间和基于特征的任务的能力。我们提出了一个具有强化学习能力的扫视生成模型，该模型基于我们以前的基底神经节和上丘模型。它是围绕两个平行的皮质基底回路和一个顶盖基底回路的相互作用而构造的。这两个皮层回路分别处理空间和非空间信息，以并行的方式选择目标。皮层下回路用于进行最终目标选择，从而产生扫视。这些不同的循环可能会协同工作，或者在奖励最大化方面相互干扰。这些循环和他们的学习能力之间的相互作用进行了测试不同的眼跳任务。结果表明，该模型能够正确学习基于不同标准（空间或非空间）的基本目标选择。此外，该模型再现和解释训练依赖的表达眼跳向目标的基础上的空间标准。最后，该模型预测，在前额叶控制的情况下，空间回路应该占主导地位。
2013-12-30 q-bio.NC
Making decisions in the dark basement of the brain: A look back at the GPR model of action selection and the basal ganglia
你的大脑如何决定你下一步要做什么？在过去的几十年里，令人信服的证据已经出现，基底神经节，在所有脊椎动物的前脑和中脑的核团的集合，是至关重要的行动选择。2001年，格尼、普雷斯科特和雷德格雷夫在《生物控制论》上发表了一份关于这个想法的有影响力的计算报告。在这里，我们回顾一下这两篇论文，概述其中包含的“GPR”模型，该模型的发展背景，以及它在过去20年中的影响。追溯它的血统到现在仍然新兴的模型和理论，我们感到鼓舞的是，GPR模型是罕见的东西，一个大脑回路的计算模型，其进步直接建立在其他人的基础上。
2021-06-29 q-bio.NC
Bidirectional Control of Absence Seizures by the Basal Ganglia: A Computational Evidence
失神癫痫被认为与大脑皮层和丘脑之间的异常相互作用有关。除了直接耦合，解剖学证据表明，大脑皮层和丘脑也通过一个重要的中间桥梁-基底神经节间接沟通。基底神经节可能在失神发作的调制中起关键作用，但相关的生物物理机制尚未完全建立。利用生物物理学模型，我们证明了典型的失神发作活动可以通过从黑质网状部（SNr）到丘脑网状核（TRN）或丘脑特定中继核（SRN）的直接GABA能投射，通过不同的生物物理机制来控制和调节。在某些条件下，这两种类型的缉获控制被观察到在同一网络中共存。更重要的是，由于抑制SNr-TRN和SNr-SRN通路之间的竞争，我们发现，从正常水平降低和增加SNr神经元的激活可能会大大抑制共存区SWD的产生。总之，这些结果突出了基底神经节在控制和调节失神发作中的双向功能作用，并可能为这种脑疾病的治疗提供新的见解。
2014-01-10 q-bio.NC
On the Origin of Tremor in Parkinson's Disease
帕金森氏病震颤的确切起源仍然未知。我们解释了为什么现有的数据收敛在基底节丘脑-皮质回路作为一个震颤发生器，并考虑一个基于电导的模型，丘脑底苍白球电路嵌入到一个简化的表示的基底节丘脑-皮质回路调查这个循环的动力学。我们展示了基底神经节-丘脑-皮质回路（代表帕金森病中多巴胺水平的降低）中多巴胺调制连接的强度变化如何导致震颤样突发放电的发生。当连接被调制回代表更高的多巴胺水平时（如多巴胺能治疗的情况），以及当基底节-丘脑-皮质环被破坏时（如消融性抗帕金森病手术的情况），这些震颤样振荡被抑制。因此，所提出的模型提供了一个解释震颤产生的基底神经节-丘脑-皮质回路机制。环路的加强会导致震颤振荡，而环路的减弱或断开会抑制它们。帕金森震颤的环起源也表明，新的震颤抑制疗法可能在不同的皮质和皮质下区域有解剖学靶点，只要它们在基底节-丘脑-皮质环内。
2012-06-25 q-bio.NC
Modeling effect of GABAergic current in a basal ganglia computational model
脑深部电高频刺激（HFS）是一种在不同类型的运动和神经系统疾病中临床有效的方法。为了阐明其作用模式，基底神经节网络的计算模型将HFS作为注入电流耦合到丘脑底核（subthalamic nucleus，简称STN）的细胞中。它的整体增加的活动呈现出通过丘脑-皮层中继细胞的感觉运动输入的忠实传输。我们的贡献使用Rubin和Terman的这个模型（J Comput Neurosci，16，211-223，2004）作为起点，并整合了关于抑制性神经递质GABA的细胞外浓度的重要性的最新发现。我们能够表明，在这项计算研究中，除了电刺激的高浓度的GABA和其产生的导电性，在神经元细胞是能够重新建立忠实的丘脑皮层中继，否则打破了模拟帕金森氏症的状态。
2013-12-30 q-bio.NC
Deep brain stimulation with a computational model for the cortex-thalamus-basal-ganglia system and network dynamics of neurological disorders
脑深部电刺激（DBS）可以缓解帕金森病（PD）等运动障碍。事实上，已知异常β（13- 30 Hz）振荡和基底神经节-丘脑（BGTH）和皮质中多巴胺能神经元的损失表征PD的运动不能症状。然而，这一过程背后的相关生物物理机制仍不清楚。在现有的纹状体抑制模型的基础上，我们提出了一个扩展的BGTH模型，该模型纳入了中型脊髓神经元（MSN）和快速尖峰中间神经元（FSI）以及DBS的影响。我们在本文中关注的是开环DBS模式，其中刺激参数保持恒定，不受疾病状态变化的影响，参数的修改主要依赖于医学专家的试错。此外，我们提出了一种新的小脑-基底神经节丘脑皮质网络，MSN和FSI的组合模型，并显示了新的结果，表明帕金森氏症的β波段频率范围内的振荡出现从这样一个网络的动态。我们的模型预测，DBS可用于抑制苍白球内侧部（GPi）神经元的β振荡。本研究将有助于我们更好地了解DBS引起的脑活动变化，为今后研究PD提供新的见解。
2021-12-06 q-bio.NC
Implementation of a Model of the Cortex Basal Ganglia Loop
The Whole Brain Architecture Initiative（全脑架构计划）
本文实现了一个皮层-基底节-丘脑环路模型，其中皮层预测动作、基底节通过强化学习决定是否执行，以用作脑模型或脑启发认知架构的组件。
2024-02-17 cs.AI q-bio.NC
Quantifying Harmony between Direct and Indirect Pathways in The Basal Ganglia; Healthy and Parkinsonian States
该研究首次引入竞争度指标量化基底神经节直接与间接通路的协调性，揭示健康与帕金森病状态的通路强度差异及运动障碍机制，并探索基于协调恢复的治疗方向。
2024-04-12 physics.bio-ph q-bio.NC
A computational model of inhibitory control in frontal cortex and basal ganglia
在面对冲突的习惯反应时计划和执行意志行动是人类行为的一个重要方面。这两种控制系统之间相互作用的核心是一种超越机制，它可以抑制习惯性的行动选择过程，并允许执行控制接管。在这里，我们构建了一个神经回路模型，通过收集各种反应抑制范式的行为和电生理数据。该模型扩展了一个完善的模型中的基底神经节的行动选择，包括一个额叶执行控制网络，它集成了有关感官输入和任务规则的信息，以促进明智的决策，通过眼神经系统。我们的模拟的antisaccade，西蒙和扫视覆盖的任务，随之而来的冲突之间的优势和控制的反应，导致网络暂停行动选择通过投影到丘脑底核。我们的模型再现了关键的行为和电生理模式及其对病变和药理学操作的敏感性。最后，我们展示了如何将这个网络扩展到包括下额叶皮层，以模拟停止信号任务中所需的全局反应抑制需求的关键定性模式。
2012-12-03 q-bio.NC
A computational model describing the interplay of basal ganglia and subcortical background oscillations during working memory processes
工作记忆负责暂时操纵和存储信息，以支持人脑中的推理、学习和理解。来自皮层下结构的背景振荡可以在工作记忆计算期间驱动门控或切换机制，并且在执行工作记忆任务时，不同的频带可以与不同的过程相关联。在工作记忆过程和皮层下振荡的特定频带之间存在三种众所周知的关系，即：与β/γ频带振荡正相关的新信息的存储，与θ频带振荡直接相关的信息的保持而忽略无关的刺激，与α频带振荡相关的记忆的清除。虽然这些工作记忆过程和皮层下背景振荡之间的关系已经被观察到，这些现象仍然需要一个完整的解释。本文将有助于理解的工作记忆的操作和相位切换，提出了一种新的和生物物理现实的计算框架，统一的皮质下背景振荡的产生，基底神经节丘脑皮质电路的作用和多巴胺的影响，在选择工作记忆的操作和阶段：这是以前从未尝试过。
2016-01-28 q-bio.NC
Cortical network reconfiguration aligns with shifts of basal ganglia and cerebellar influence
本研究通过fMRI发现，基底神经节影响先于皮层网络整合，小脑影响与皮层分离相关，揭示了皮层下通路在皮层网络重构中的不同作用。
2025-04-01 cs.SI q-bio.NC
Biomimetic race model of the loop between the superior colliculus and the basal ganglia: Subcortical selection of saccade targets
上丘是参与视野视网膜定位映射的层状结构，在扫视系统的几个皮层和皮层下环路中起着重要作用。虽然扫视目标的选择一直被认为是皮层过程的唯一产物，但越来越多的证据暗示了上丘的含义，首先是通过其地图神经元之间的横向连接，其次是通过其与中脑基底神经节的相互作用，已经以其在决策中的作用而闻名。我们提出了一个仿生种群编码的种族模型的选择的基础上，一个动态的tecto-basal循环，再现观察到的能力的上丘之间的类似的刺激，选择的准确性取决于目标和干扰物的可辨别性随机选择。我们的模型还提供了一个解释的基础上的基底神经节电路的横向连接，而不是在丘地图的横向抑制的远程分心效应的现象。最后，我们提出了一个作用的上丘的中间层，作为随机集成动态门控的基底神经节通道的选择性去抑制，这是与这些神经元的记录活动配置文件相一致。
2015-09-02 q-bio.MN q-bio.NC
Music and musical sonification for the rehabilitation of Parkinsonian dysgraphia: Conceptual framework
音乐已被证明可以增强帕金森病（PD）患者的运动控制。值得注意的是，音乐节奏被认为是一种外部听觉线索，有助于PD患者更好地控制运动。这种效应的基本原理是，基于听觉指导的运动控制将激活一个补偿性脑网络，最大限度地减少涉及基底神经节的缺陷通路的招募。将音乐与运动联系起来会改善PD患者的感知和控制吗？音乐发声包括根据某些运动参数实时修改预选音乐的回放。这种方法的验证正在进行中，用于PD患者的手写。当证实后，这项研究将加强音乐发声在运动控制和（再）学习PD的临床兴趣。
2018-12-18 q-bio.NC
The external pallidum: think locally, act globally
由于对基底神经节苍白球（GPe）的细胞和回路的认识不足，几十年来一直没有得到充分的认识。分子工具的出现引发了对GPe兴趣的复苏。在这里，我们回顾了最近的一系列出版物，揭示了GPe内的分子景观和细胞组成的复杂性。这些发现揭示了GPe神经元显示出许多不符合基底神经节传统观点的回路特征。与其在大脑中广泛的相互连接相一致，新出现的证据表明GPe在运动和非运动功能中起着多方面的作用。总之，最近的数据突出了GPe内的细胞和功能多样性，并提示基底神经节的计算规则的新建议。
2022-03-08 q-bio.NC
A biologically constrained model of the whole basal ganglia addressing the paradoxes of connections and selection
Institut des Systèmes Intelligents et de Robotique（智能系统与机器人研究所）；Université Pierre et Marie CURIE（皮埃尔和玛丽·居里大学）；UPMC Univ Paris 06（巴黎第六大学（皮埃尔和玛丽·居里大学））；CNRS（法国国家科学研究中心）
基底神经节核团形成了一个复杂的核团网络，通常被认为执行选择，但它们各自的作用以及它们如何相互影响仍然很不清楚。特别是，苍白球的外部和内部之间的联系是矛盾的，因为解剖学数据表明它们之间存在有效的抑制投射，而电生理记录表明它们具有相似的活动。在这里，我们介绍了一个理论研究，调和内苍白球投影的观点，通过提供一个合理的表征之间的关系外部和内部苍白球。具体而言，我们开发了一个平均场模型的整个基底神经节，其参数化进行了优化，以尊重最好的众多解剖和电生理数据的集合。我们首先获得的模型尊重我们所有的约束，因此解剖和电生理数据的苍白球内投影是全球一致的。该模型还预测，当苍白球内投射具有弱抑制性时，上述关于苍白球内投射的观点可以得到调和，从而使得在两个核中支持相似的神经活动以及整个基底神经节在动作之间进行选择成为可能。第二，我们预测传入投射基本上是不平衡的对外段，因为它收到最强的兴奋从纹状体和最弱的抑制。最后，我们的研究强烈表明，苍白球内连接模式是不集中的，但弥漫性的，因为后者的模式是更有效的整体选择在基底神经节。
2015-08-27 cs.NE cs.RO q-bio.NC
Independent circuits in basal ganglia and cortex for the processing of reward and precision feedback
为了理解人类的决策，有必要了解大脑如何使用反馈来指导目标导向的行为。腹侧纹状体（VS）似乎是这一功能的关键结构，强烈响应明确的奖励反馈。然而，最近的研究结果也表明，即使在没有反馈的情况下，正确的任务表现也会引起纹状体活动。这就提出了一种可能性，即除了处理外部反馈外，以多巴胺为中心的奖励回路还可能调节内源性强化信号，比如那些由精确任务表现的满意度触发的信号。在这里，我们使用功能性磁共振成像（fMRI）来验证这一想法。参与者完成了一项简单的任务，获得了奖励反馈和关于表现精度的反馈。重要的是，这个设计使得我们可以在不同的奖励水平下操纵关于表现精度的信息。使用参数调制和功能连接分析，我们确定了对这些信号敏感的大脑区域。我们的研究结果表明，双重分离：额叶和后扣带回区域响应明确的奖励，但不敏感的任务精度，而背侧纹状体-和壳核特别是-是不敏感的奖励，但响应强烈的奖励存在的试验中的精度反馈。这两种类型的反馈激活了VS，在这个结构中的精确反馈的敏感性预测的接近行为和奖励反应的人格特质。我们的研究结果揭示了特定大脑区域在整合不同来源的反馈以指导目标导向行为中的作用。
2017-09-01 q-bio.NC
Deep brain stimulation for movement disorder treatment: Exploring frequency-dependent efficacy in a computational network model
提出了一个基底神经节（BG）网络的大规模计算模型来描述包括脑深部电刺激（DBS）在内的运动障碍。该复杂网络的模型考虑了基底神经节网络的四个区域：作为DBS靶区的丘脑底核（STN）、苍白球、内外部（GPe-GPi）和丘脑（THA）。通过假设多巴胺能输入减少和相应的对GPe和GPi的显著抑制或解除抑制投射来模拟帕金森病病症。可以导出与丘脑反应密切相关的宏观量，因此可以导出与运动程序保真度密切相关的宏观量。可以证明，取决于纹状体投射到GPe和GPi的不同水平，这些宏观量的动态从正常状态切换到帕金森病。在小脑上模拟DBS会影响整个网络的动态，将丘脑活动增加到接近正常的水平，而与正常和帕金森病的动态不同。使用上述宏观量，该模型提出了130 Hz以上的最佳DBS频率范围。
2021-03-12 math.DS q-bio.NC
A model of reward-modulated motor learning with parallelcortical and basal ganglia pathways
最近许多关于运动系统的研究分为两种不同的方法：一种是研究运动反应如何在皮层神经元的放电率动力学中编码，另一种是研究哺乳动物和鸣禽发展可靠运动反应的学习规则。在计算上，第一种方法被水库计算模型封装，它可以学习复杂的运动任务，并产生与运动皮层神经元惊人相似的内部动力学，但依赖于生物学上不切实际的学习规则。由第二种方法开发的更现实的学习规则通常是针对简化的离散任务推导的，而不是表征真实运动响应的复杂动力学。我们桥接这两种方法，开发一个生物现实的学习规则水库计算。我们的算法学习模拟的运动任务，以前的水库计算算法失败，并再现实验结果，包括那些与运动学习帕金森氏病及其治疗。
2019-03-01 cs.NE q-bio.NC
Local Field Potential Journey into the Basal Ganglia
脑基底节核团的局部场电位（LFP）引起了广泛的研究和临床兴趣。然而，在过去的几十年里，这个信号的起源仍然存在争议。问题是它是局部阈下现象，神经元的突触输入，还是由大脑皮层中同时放电的神经元产生的并服从麦克斯韦方程的合并为体积传导的电信号流。在这项研究中，我们同时记录在猴脑LFP的大脑皮层，额叶和初级运动皮层（M1）和所有BG核的网站：纹状体，苍白球，丘脑底核。所有记录均取自人灵长类动物模型（长尾猴），在自发活动期间。开发和应用一种新的方法来识别显着的互相关（潜在的链接），同时消除“虚假”的相关性，我们发现了一种工具，可以区分突触输入（我们定义为信息流）和体积传导的两个主要现象。我们发现主要有两个主要的路径流的场电位，传播有两个不同的时间延迟，从初级运动皮层，并从额叶皮层。我们的研究结果表明，这两种路径流可能代表了容量传导和信息流两种机制。
2022-10-19 physics.data-an q-bio.NC
Modulation of beta oscillations during movement initiation: modeling the ionic basis of a functional switch
我们使用计算模型提出了一种生理机制，通过该机制，基底神经节间接途径中β振荡的瞬时控制在细胞水平上进行编排。我们的模型包括一个简单而强大的机制，通过该机制，细胞开关（从爆发到紧张）几乎瞬间转换为功能性门控开关（从阻塞到传导）在兴奋-抑制网络。应用于控制基底神经节中的β振荡，该模型显示了瞬时去极化作用下的β活性的调制，例如多巴胺信号。该模型预测，通过类比的丘脑皮层电路，一种新的门控功能，通过该功能，通过间接途径的皮层尖峰的转移被阻止下的抑制驱动之前的运动，但短暂释放在运动执行的开始。
2013-11-10 q-bio.NC
A computational model revealing the effect of dopamine on action selection
为了揭示黑质纹状体多巴胺系统在动作选择中的作用，首先提出了一个皮层-基底节-丘脑回路的计算模型，并在此基础上建立了一个实现Stroop效应的简单复合模型。虽然Stroop任务主要用于研究选择性注意，但本研究的主要目的是探讨动作选择对Stroop任务的影响。皮层-基底节-丘脑回路的计算模型是一个非线性动力学系统，它不仅能够揭示基底节的动作选择特性，而且能够模拟多巴胺对动作选择的影响。虽然动作选择的解释是基于非线性动力系统的解决方案，多巴胺的效果是由模型的参数建模。利用所建立的复合计算模型，研究了多巴胺对Stroop任务中与单词阅读相对应的习惯行为和与颜色命名相对应的让新行为发生的抑制作用。
2015-12-16 nlin.AO q-bio.NC
Functions of Direct and Indirect Pathways for Action Selection Are Quantitatively Analyzed in A Spiking Neural Network of The Basal Ganglia
该研究构建含3个竞争通道的基底神经节脉冲神经网络，通过计算进入SNr的直接与间接通路电流及通道竞争度，定量揭示DP、通道内IP和通道间IP在动作选择中的不同作用。
2024-07-03 physics.bio-ph q-bio.NC
Break-up and Recovery of Harmony between Direct and Indirect Pathways in The Basal Ganglia; Huntington's Disease and Treatment
本文通过竞争度指标研究亨廷顿病中基底神经节直接与间接通路和谐关系的破坏机制，并探讨光遗传学与GP消融治疗对恢复和谐及缓解症状的作用。
2024-04-19 physics.bio-ph q-bio.NC
High level modeling of tonic dopamine mechanisms in striatal neurons
许多基底神经节模型的现存版本使用多巴胺功能的“门控”模型，其增强对D1受体单位的输入并减弱对D2受体单位的输入。有证据表明，这个模型是不令人满意的，因为（a）没有足够的多巴胺能突触门控所有的输入和（b）多巴胺的主要作用可能是对离子通道的神经元的膜电位。因此，提出了一种替代的基于输出函数的多巴胺效应模型，该模型解释了基于离子通道的电流中多巴胺介导的变化。仿真结果表明，新模型保留了原有模型和扩展模型的选择和切换特性。发生这种情况下的参数制度导致我们预测，L-型钙电流可能是纹状体神经元输出的主要决定因素，如果基底神经节确实是一个动作选择机制。此外，研究结果还提供了证据，证明增加多巴胺可以改善神经元的信噪比。
2007-01-15 q-bio.NC
Action-modulated midbrain dopamine activity arises from distributed control policies
Columbia University（哥伦比亚大学）
动物的行为是由多个大脑区域以不同的控制策略并行工作驱动的。我们提出了一个在基底神经节中的非政策强化学习的生物学上合理的模型，该模型使学习能够在这样的架构中进行。该模型考虑了与动作相关的多巴胺活动调制，这是以前实现策略算法的模型所不能捕获的。特别是，该模型预测多巴胺活动是奖励预测误差（如经典模型）和“行动惊喜”的组合信号，这是一种衡量行动相对于基底神经节当前政策的意外程度的指标。在存在动作惊喜项的情况下，该模型实现了近似形式的Q学习。在基准导航和到达任务上，我们根据经验表明，该模型能够从完全或部分由其他策略（例如来自其他大脑区域）驱动的数据中学习。相比之下，没有行动惊喜项的模型在存在额外政策的情况下会受到影响，并且根本无法从完全外部驱动的行为中学习。该模型提供了一个计算帐户的许多实验发现多巴胺活动，不能解释的经典模型的强化学习在基底神经节。这些包括背侧和腹侧纹状体中不同水平的动作惊喜信号，随着练习而减少的运动调节多巴胺活动，以及多巴胺活动中动作启动和运动学的表示。它还提供了进一步的预测，可以用纹状体多巴胺活动的记录来测试。
2022-07-01 cs.LG cs.NE q-bio.NC
Exploring the role of structure in a time constrained decision task
本文利用 echo state network 研究时序决策任务中网络结构的作用，发现类似基底神经节的慢速直接通路与快速超直接通路组合更有利于处理晚期信息。
2024-01-19 cs.NE q-bio.NC
A Computational Model of Representation Learning in the Brain Cortex, Integrating Unsupervised and Reinforcement Learning
National Research Council of Italy（意大利国家研究委员会）；Institute of Cognitive Sciences and Technologies（认知科学与技术研究所）；University of Plymouth（普利茅斯大学）
关于大脑学习过程的一个普遍观点认为，三种经典的学习范式--无监督、强化和监督--分别发生在皮层、基底神经节和小脑。然而，通常被认为编码奖赏的多巴胺爆发并不限于基底神经节，也会到达前额皮质、运动皮质和高级感觉皮质。我们认为，在大脑皮层中，同样的基于奖励的试错过程可能不仅支持运动表征的获得，也支持感觉表征的获得。特别是，奖励信号可以引导与关联学习过程混合的试错过程，以支持更好地服务于下游动作选择的表征的获取。我们用一个整合了无监督学习（对比发散）和强化学习（REINFORCE）的计算模型来测试这个假设的合理性。该模型进行了测试的任务，需要不同的反应，不同的视觉图像分组的类别，涉及颜色，形状或大小。结果表明，无监督和强化学习过程的平衡组合导致最佳性能。事实上，过度的无监督学习往往会低估任务相关特征，而过度的强化学习往往会在最初学习缓慢，然后导致局部极小值。这些结果激发了未来的实证研究类别学习，以调查类似的影响，在纹外视皮层。此外，它们还促进了进一步的计算研究，旨在研究整合无监督和强化学习过程的可能优势。
2021-06-07 cs.LG q-bio.NC
Anatomical Connections of Primate Mediodorsal and Motor Thalamic Nuclei with the Cortex
本文系统综述了灵长类内侧背侧丘脑（MD）、腹前侧（VA）和腹外侧（VL）核团与皮层的解剖连接，揭示其连接复杂性远超传统认知，为丘脑功能建模和后续研究提供资源。
2024-09-03 q-bio.NC
Bayesian Approaches for Revealing Complex Neural Network Dynamics in Parkinson's Disease
本研究结合机器学习、随机建模与贝叶斯推理及连接组学数据，构建新型混合模型分析帕金森病相关脑网络，发现随机扰动会增加丘脑活动，减少扰动或可促进健康脑状态，为个性化治疗提供思路。
2024-10-30 q-bio.NC
