Modeling bursting in neuronal networks using facilitation-depression and afterhyperpolarization
在没有抑制的情况下，兴奋性神经元网络可以在爆发和爆发间隔（IBI）之间交替，具有异质长度分布。由于这种动态仍然不清楚，特别是每个时期的持续时间，我们在这里开发了一个基于突触抑制和促进的爆发模型，该模型还解释了后超极化（AHP），这是IBI的关键组成部分。该框架是一个新的随机三维动力系统扰动的噪声：数值模拟可以再现一连串的突发和interburst。每个相对应于相空间的一部分的探索，其中包含由二维稳定流形$Σ$分离的三个临界点（一个吸引子和两个鞍）。我们在这里表明，爆裂是由长的确定性的游览远离吸引子，而IBI对应于逃逸引起的随机波动。我们表明，在突发持续时间的变化，取决于出口点的分布位于$Σ$，我们使用WKB和特征的方法计算。最后，为了更好地表征几个参数的作用，如网络的连通性或AHP的时间尺度，我们分析计算的平均突发和AHP持续时间的线性近似。结论：簇放电和IBI的分布可能是AHP调控突触动力学的结果。
2020-12-15 math.DS q-bio.NC
Burst detection methods
“爆发”定义为神经元的高频放电周期被静止周期分隔开，在各种神经元系统（\textit{in vitro}和\textit{in vivo}）中都观察到了这种现象。它与一系列神经过程有关，包括有效的信息传递和发育过程中功能网络的形成，并已被证明对遗传和药理学操作敏感。因此，准确检测爆发活动的周期是表征自发和诱发神经元网络活动的一个重要方面。已经开发了各种各样的计算方法来检测从神经元网络记录的脉冲序列中的爆发周期。在本章中，我们将回顾其中最流行和最成功的几种方法。
2018-06-19 q-bio.NC
Autaptic Connections Shift Network Excitability and Bursting
网络架构对神经元功能形成了关键约束。在这里，我们研究了结构自适应的作用，当一个神经元突触到自己，在驱动网络范围内的爆发行为。使用一个简单的尖峰模型的神经元活动，我们研究了autaptic连接如何影响活动模式，并评估神经元的程度或可控性是否是影响这些autaptic连接爆裂变化的重要因素。我们观察到，向兴奋性神经元添加越来越多的自发连接会增加网络中尖峰事件的数量和网络范围内爆发的数量，特别是在相空间的部分，其中兴奋性突触对爆发行为的贡献更大比抑制性突触。相比之下，与具有高平均可控性的兴奋性神经元的autaptic连接导致更高的突发频率，而不是将相同数量的自循环连接添加到具有高模态可控性的神经元。通过选择性地在高度兴奋性神经元上增加自触，可以减少诱发爆发行为所需的自触连接数。这些结果表明，autaptic连接在控制网络范围内的爆发在不同的哺乳动物大脑皮层和皮层下区域的作用。此外，它们为研究结构可控性的动态神经生理学相关性开辟了新的途径。
2016-08-01 q-bio.NC
Dissecting the Phase Response of a Model Bursting Neuron
我们研究了神经元爆发的Hindmarsh-Rose模型的相位响应特性，使用了无限小扰动近似和直接模拟突触输入计算的爆发相位响应曲线（BPRCs）。由此产生的BPRCs有一个显着更复杂的结构比通常的I型和II型PRCs的尖峰神经元模型，他们表现出高度的时间敏感性变化的尖峰脉冲的数量，导致大幅度的相位响应。我们使用快，慢解剖和等时线计算分析的相位响应动力学在弱和强扰动制度。
2009-10-11 math.DS q-bio.NC
On The Ignition, Propagation and Termination Of The Neuronal Bursting Activity During Ictogenesis In Epileptic Patients
癫痫会导致自发性癫痫发作的概率持续增加。由于神经网络内有利于兴奋的兴奋性与抑制性输入之间的微调平衡的急性干扰，发作发生。目前的文献提出活动依赖性去抑制是慢性癫痫的有效机制，但没有提供线索，说明为什么这种机制只出现在癫痫患者中，以及过度活跃的癫痫发作网络中活动依赖性去抑制导致的恶性循环将如何结束。一个新的模型，提出慢性癫痫作为一种疾病的错误架构的神经回路，进行了讨论。其中，可变的遗传或获得的易感因素驱动多个神经回路的构造异常，导致活动依赖性正反馈兴奋性回路，其将正常神经回路转变为发作病灶。这种新的机制，点燃活动依赖性不稳定的兴奋与随后相对稳定的去抑制，导致发作性逸搏节律。这种爆发活动的传播发生在电化学上通过突触通信到远程易感电路，或化学上通过触发波招募未连接的近端神经元。当抑制性中间神经元在功能上恢复并重新施加其对致痫回路的抑制作用以将逃逸节律转化为正常的、受控的输出时，终止突然发生。所提出的模型阐明了各种神秘的疾病的特点，并说明了最终结果的ictogenic机制所产生的各种各样的人类自发性和获得性癫痫的病因，以及从正常活动的发作过渡的时间。
2018-10-18 q-bio.NC
Field-theoretic approach to compartmental neuronal networks: impact of dendritic calcium spike-dependent bursting
Boston University（波士顿大学）
本文提出了一种场论方法，用于研究分隔神经元网络中多种尖峰生成的集体活动，揭示了不同连接模式对平衡相图的影响及亚稳区。
2025-08-11 q-bio.NC
Model-free reconstruction of neuronal network connectivity from calcium imaging signals
通过直接电生理测定系统评估全局神经网络连接性在技术上仍然是不可行的，即使在分离的神经元培养物中。我们介绍了一种改进的算法方法的基础上转移熵重建近似网络结构的连接性，通过钙荧光成像监测网络活动。基于信息论，我们的方法不需要事先假设神经元放电和神经元连接的统计。我们的算法的性能是基准上的代理时间序列的钙荧光所产生的模拟动态的网络与已知的地面实况拓扑结构。我们发现转移熵揭示的有效网络拓扑定性地依赖于网络的时间依赖动态状态（例如，爆裂或非爆裂）。因此，我们展示了如何调节相对于全球平均活动提高我们的方法的性能。[...]与其他重建策略，如互相关或格兰杰因果关系的方法相比，我们的方法基于改进的转移熵是显着更准确。特别是，它提供了一个很好的重建网络聚类系数，允许区分弱或强集群拓扑，而另一方面，基于互相关的方法将不变地检测人为的高水平的集群。最后，我们提出了我们的方法的适用性，在体外皮质文化的真实记录。我们证明，这些网络的特点是一个升高的聚类水平相比，随机图（虽然不是极端的），并通过显着的非本地连接。
2012-05-28 cond-mat.dis-nn q-bio.NC
Reconstruction of network structures from repeating spike patterns in simulated bursting dynamics
神经元网络中尖峰脉冲序列的重复模式被认为是网络拓扑结构重建的有用工具。在一个具有不同物理连接拓扑结构（从随机到无标度）的生理现实模型中模拟了混响，研究了模式匹配方法在从网络动力学重构网络拓扑结构中的有效性。仿真结果表明，从重复的尖峰模式重建的功能网络可能与原始的物理网络有很大的不同，甚至全局属性，如度分布，也不总是可以恢复。然而，模式匹配方法可以有效地识别网络中的枢纽。由于混响的形式是完全不同的网络与没有枢纽，混响的形式与重建的重复尖峰模式可能提供一个可靠的方法来检测枢纽神经元文化。
2014-07-12 q-bio.NC
Emergence of a dynamical state of coherent bursting with power-law distributed avalanches from collective stochastic dynamics of adaptive neurons
该研究通过具有随机输入的适应性神经元网络证明，幂律分布神经元雪崩可由兴奋与适应性平衡下的相干爆发产生，无需临界相变解释。
2024-12-03 physics.bio-ph q-bio.NC
Modeling the Nervous System as An Open Quantum System
提出了一种多神经元交互系统的神经网络模型，该模型模拟神经元通过神经元胞体周围环境进行交互。我们将神经元细胞周围的神经元细胞，包括树突、轴突和突触以及周围的神经胶质细胞，物理建模为神经元动作电位的电路环境中产生的各种振荡模式的集合。通过开放量子系统的主方程方法分析该神经模型的动力学，我们研究了神经元的集体行为。在对神经网络施加刺激后，神经元集体状态被激活并显示动作电位行为。我们发现，该模型能够产生随机的神经元-神经元相互作用，能够从物理上描述神经系统中的信息传递过程，为理解神经系统的动力学行为提供了一条潜在的途径。
2021-07-02 q-bio.NC quant-ph
Network Models of Neurodegeneration: Bridging Neuronal Dynamics and Disease Progression
该综述梳理了神经退行性疾病建模中分别聚焦神经元动力学与疾病生物学机制的两类模型，指出二者相互关联，提出需构建整合框架以捕捉反馈，以解答疾病发生、传播及干预相关关键问题。
2025-09-05 q-bio.NC
Stochastic quorum percolation and noise focusing in neuronal networks
最近的实验已经表明，年轻的解离神经元培养物的自发活动可以被描述为由于噪声活动的定位而引起的高度不均匀的成核和前沿传播的过程，即，噪声聚焦然而，噪声积累的机制，导致成核的基本理解仍然是一个开放的基本问题。在这里，我们提出了一个最小的动态模型称为随机群体渗流，可以解释所观察到的现象，同时提供了一个强大的理论框架。该模型再现了一阶和二阶相变的爆发动力学和神经元雪崩分别，并捕捉到深刻的影响度量相关性的网络拓扑结构上的动态。我们的研究结果的其他系统，如在传播传染病和谣言的应用进行了讨论。
2020-10-30 cond-mat.stat-mech q-bio.NC
Noise, transient dynamics, and the generation of realistic interspike interval variation in square-wave burster neurons
首先，生成重复脉冲串的生物神经元的尖峰间期的返回图可以显示刻板的结构（神经元签名）。这种结构与产生和控制节律运动模式的神经网络中的多编码和多功能性的可能性有关。在某些情况下，将神经元从它们的突触网络中分离出来，揭示了不规则的、复杂的特征，这些特征被认为是内在混沌行为的证据。我们发现，将动态噪声纳入最小神经元模型的方波爆发（无论是基于电导或抽象）产生的签名类似于在生物学的例子中观察到的，而不需要微调的参数或特设的结构诱导混沌活动。随机项的形式不受强烈约束，并且可以近似几种可能的噪声源，例如随机通道门控或突触轰击。这个签名生成机制的基石是丰富的，短暂的，但确定性的动力学固有的方波（鞍结/同宿）模式的神经元爆发。我们表明，噪声导致动态填充一个复杂的瞬态脚手架或骨架在状态空间中，即使是模型（没有添加噪声）只产生周期性活动（无论是在突发或强直尖峰模式）。
2014-07-03 q-bio.NC
Library-based Fast Algorithm for Simulating the Hodgkin-Huxley Neuronal Networks
我们提出了一种改进的基于库的方法来模拟Hodgkin-Huxley（HH）神经网络。通过在动作电位（尖峰）的间隔期间预计算高分辨率数据库，我们可以避免在尖峰期间演化HH方程，并且可以使用大的时间步长来提高效率。与常规Runge-Kutta方法相比，库方法可以稳定地实现最多10倍的加速，同时捕获HH神经元的大多数统计特性，如尖峰的分布，这些数据被广泛用于统计分析，如转移熵和Granger因果关系。库方法的思想可以容易地和成功地应用于其他HH型模型，如最突出的\textquotedblleft规则尖峰\textquotedblright，\textquotedblleft快速尖峰\textquotedblright，\textquotedblleft内在爆发\textquotedblright{}和\textquotedblleft低阈值尖峰\textquotedblright{}类型的HH模型。
2021-01-17 q-bio.NC
Synchronous bursts on scale-free neuronal networks with attractive and repulsive coupling
研究了具有吸引和排斥耦合的无标度神经元网络中突发振荡的同步跃迁对信息传输延迟的依赖性。结果表明，对于这两种类型的耦合，延迟总是起着微妙的作用，无论是促进或损害同步。特别是，根据个别神经元的固有振荡周期，不规则和规则的传播兴奋性前沿的区域间歇性地出现延迟增加。这些延迟引起的同步过渡表现为良好的表达最小值的时空同步的措施。对于吸引耦合，最小值出现在平均振荡周期的每一个整数倍，而对于排斥耦合，它们出现在平均振荡周期的一半的每一个奇数倍。所得结果对单个神经元的动力学、系统大小和神经元放电类型的变化具有鲁棒性。因此，它们可以用来表征吸引或排斥耦合的无标度神经网络的延迟。
2010-11-29 cond-mat.dis-nn nlin.PS physics.comp-ph
Astrocyte control bursting mode of spiking neuron network with memristor-implemented plasticity
本文研究星形胶质细胞与忆阻器可塑性如何共同调控脉冲神经网络的爆发与异步动力学，发现星形胶质细胞对兴奋性突触的调控可恢复正常的爆发模式。
2023-11-30 q-bio.NC
Emergent dynamics in an astrocyte-neuronal network coupled via nitric oxide
该研究构建由1,000个A-N单元组成、经一氧化氮耦合的最小网络模型，揭示刺激与耦合强度下星形胶质细胞钙波、同步振荡及无刺激单元同步的涌现机制。
2022-03-14 q-bio.CB q-bio.MN q-bio.NC
Quantitative modeling and analysis of bifurcation-induced bursting
神经元动力学的建模和参数估计通常具有挑战性，因为许多参数的范围可以超过数量级，并且难以通过实验测量。此外，选择合适的模型复杂性需要充分了解模型的潜在用途，例如突出定性行为的基本机制或精确量化现实动态。我们提出了一种新的方法，可以指导模型的开发和调整，以实现所需的定性和定量的解决方案的属性。我们的方法依赖于不同的时间尺度的存在，并采用分离的快速和缓慢的变量，这是众所周知的定性解决方案的功能分析的动态技术。我们建立在这些方法，以显示它是如何也有可能获得定量的解决方案的功能，通过实施设计的动态慢变量的形式指定的二维路径中的分叉参数景观。
2017-01-20 math.DS nlin.CD q-bio.NC
Clique of functional hubs orchestrates population bursts in developmentally regulated neural networks
最近发现，单个神经元刺激可以影响未成熟和成年神经元回路中的网络动力学。在这里，我们报告了一种新的机制，它可以解释在神经元回路，在发展的早期阶段，一些特定的神经元在促进/阻止人口活动所发挥的特殊作用。为此，我们考虑一个标准的神经网络模型，短期突触可塑性，其人口活动的特点是突发行为。在神经元连接性和兴奋性的分布中添加发育启发的约束和相关性导致功能中枢神经元的出现，其刺激/删除对于网络活动至关重要。功能枢纽形成了一个集团，其中神经元的精确顺序激活对于点燃集体事件至关重要，而不需要任何特定的拓扑结构。阈上细胞的无监督时滞放电，与阈下神经元的协调放电有关，是协调的关键因素。
2014-09-05 cond-mat.dis-nn physics.bio-ph q-bio.NC
Effect of Spike-Timing-Dependent Plasticity on Stochastic Burst Synchronization in A Scale-Free Neuronal Network
我们考虑一个兴奋性人口的阈下Izhikevich神经元，不能火自发无噪声。当耦合强度超过阈值时，单个神经元表现出噪声诱导的爆发。这种神经元群体具有由尖峰定时依赖可塑性（STDP）控制的自适应动态突触强度。在没有STDP的情况下，噪声诱导的阈下神经元突发之间的随机突发同步（SBS）以前被发现发生在大范围的中间噪声强度。在这里，我们研究了添加剂STDP对SBS的影响，通过改变噪声强度$D$的Barabási-Albert无标度网络（SFN）的对称优先连接的情况下。这种类型的SFN表现出幂律度分布，因此它变成具有几个“枢纽”的非均匀SFN（即，超级连接节点）。发现突触可塑性中“马太”效应的发生是由于正反馈过程。好的突发同步通过突触强度的长时程增强（LTP）变得更好，而坏的突发同步通过长时程抑制（LTD）变得更糟。因此，通过改变$D$，发生向SBS的阶梯状快速转变，与不存在STDP时相对平滑的转变相反。在添加剂STDP的存在下，我们还研究了网络结构对固定$D$的SBS的影响。突触强度的LTP和LTD的出现详细研究通过微观研究的基础上的前和突触后神经元的爆发开始时间之间的时间延迟的分布和突触前和突触后的IIBR（瞬时个别爆发率）之间的配对相关性。最后，一个乘法STDP的情况下（取决于状态）也进行了研究，在比较添加剂STDP的情况下（独立的状态）。
2017-11-27 physics.bio-ph q-bio.NC
Synchronised firing patterns in a random network of adaptive exponential integrate-and-fire
我们研究了自适应指数积分和火灾神经元的随机网络中的神经元同步。我们研究如何尖峰或爆裂的同步行为出现的耦合强度和连接的概率的函数，通过构建参数空间，确定这些同步行为的测量的尖峰间的间隔和计算的顺序参数。此外，我们通过对每个神经元施加外部扰动来验证同步的鲁棒性。仿真结果表明，猝发同步比尖峰同步更鲁棒。
2016-07-15 physics.bio-ph q-bio.NC
Dual Mechanisms for Heterogeneous Responses of Inspiratory Neurons to Noradrenergic Modulation
Brandeis University（布兰代斯大学）；The University of Chicago（芝加哥大学）
研究通过建模探讨去甲肾上腺素如何影响呼吸神经元的不同亚型，揭示双重机制对条件性放电的影响及参数范围，阐明去甲肾上腺素对呼吸网络中细胞特异性神经调节的作用。
2026-03-16 math.DS q-bio.NC
Development of input connections in neural cultures
我们介绍了一种新的方法，定量评估神经元文化的连通性，基于统计力学的渗流图。这使我们能够跟踪文化的发展，并看到网络中连通性的出现。培养物在相当于足月的时间完全连接。文化的自发爆发活动与连通性平行发展。每个神经元的平均输入数可以以$m_0$为单位定量确定，$m_0$是激励神经元所需的激活输入数。对于$m_0\sim 10$，我们发现海马神经元平均具有$\sim 40-80$输入，而皮质神经元具有$\sim 50-100$，这取决于神经元密度。使用GABA $_\text{A}$拮抗剂荷包牡丹碱测定兴奋性神经元与抑制性神经元的比率。该比率在发育过程中发生变化，并在$7-8$天达到最终值，与GABA转换的预期时间一致。对于海马培养物，抑制性细胞包含培养物中神经元的约$30\%$，而对于皮质培养物，它们约为$20\%$。目前，任何电生理学或其他技术都无法获得关于神经元培养中网络连接性的这种详细的全局信息。
2010-07-31 cond-mat.dis-nn q-bio.NC
Noise induced extreme events in single Fitzhugh-Nagumo oscillator
本研究证明单一 FitzHugh-Nagumo 振荡器在白噪声下可产生极端事件，通过相空间概率计算和大偏差理论阐明其机制，并揭示爆发现象，为神经元群体动力学提供新见解。
2025-01-29 cond-mat.dis-nn nlin.CD q-bio.NC
Effects of neuronal variability on phase synchronization of neural networks
神经信息处理中的一个重要思想是通过相干性进行通信的假设，根据该假设，两个大脑区域之间的通信只有在相位锁定时才有效。同样重要的是神经元的可变性，这是一种其中单个神经元的相互激发时间可能高度可变的现象。在这项工作中，我们的目标是通过研究这种可变性对神经元达到相位同步的能力的影响来连接这两个想法。我们模拟了一个具有小世界拓扑结构的改进的Hodgkin-Huxley-爆裂神经元网络。首先，变异性被证明是与网络的相位同步的平均程度。接下来，限制到空间变异性-测量网络中所有神经元之间的放电时间偏差-我们表明它与我们称之为混杂的行为正相关，这是神经元的趋势，它们的相对相位随时间变化。在我们测试的所有情况下都观察到这种关系，无论同步的程度或神经元间耦合的强度如何：高变异性意味着高混杂性（锁相持续时间短），即使网络作为一个整体是同步的，耦合也很强。我们认为，空间变异实际上产生滥交。因此，我们得出结论，变异性有很大的影响，神经元相位同步的程度和方式，这是另一个原因，其相关性在神经通信。
2020-02-27 q-bio.NC
Multi Scale Graph Neural Network for Alzheimer's Disease
本文开发了多尺度图神经网络模型ALZ PINNACLE，利用大脑组学数据学习上下文感知的蛋白质与细胞表征，揭示了APOE在AD中的细胞类型特异性作用，为AD神经生物学研究提供了新框架。
2024-11-16 cs.LG q-bio.NC q-bio.QM
Toward robust phase-locking in Melibe swim central pattern generator models
小团体的interneurons，缩写为CPG的中央模式发生器，被安排到神经网络中，以产生各种核心爆裂的节奏与特定的相位锁定状态，在不同的时间尺度上，管理重要的运动行为在无脊椎动物，如咀嚼，游泳等，这些运动在较低水平的动物模仿运动的器官在高等动物由于进化保守的机制。因此，各种神经系统疾病可以与身体部位的异常运动联系起来，这些运动是由功能失调的CPG调节的。在本文中，我们受到最近的实验研究的启发，记录从游泳运动CPG的海蛞蝓{ \it Melibe leonina}的神经元活动模式，检查一个4-细胞网络的数学模型，可以解释和稳定的基础上观察到的爆发节奏。我们开发了一个动力系统框架来解释由建模的CPG产生的活动模式中锁相状态的存在性和鲁棒性。所提出的工具可用于识别其他CPG网络的核心组件，具有可靠的突发结果和中间神经元之间的特定相位关系。我们的研究结果可以用于识别或实施动物和人工智能假肢的基本CPGs的正常和病理功能的条件，可以调节各种运动。
2013-10-03 nlin.CD q-bio.NC
Frequency locking and travelling burst sequences in community structured network of inhibitory neurons with differing time-scales
我们报告了一个具有抑制性突触的混沌Hindmarsh-Rose（HR）神经元社区结构模块化网络的涌现动力学。我们发现，神经元模块之间的抑制耦合导致一个模块中的神经元的完全同步，也推动模块到有趣的序列的旅行突发模式。当不同模块中的神经元的动力学时间尺度不同，从而打破了它们之间的对称性时，我们会看到特定的旅行突发模式序列，这些模式是时间尺度失配和耦合强度的特征。因此，对于具有两个时间尺度的模块化网络，神经元群落进入同步锁频簇，其中突发序列具有重复模式。我们的研究提供了一个完整的表征的时空规律性的频率锁定的时间顺序和突发序列模式的空间顺序的集体动力学的神经元集群。我们的研究结果在信息编码过程中神经元之间的放电动力学的频率和选择性通信的基础上的序列的突发的意义。
2018-03-22 nlin.CD q-bio.NC
Burst Synchronization in A Scale-Free Neuronal Network with Inhibitory Spike-Timing-Dependent Plasticity
我们关注的突发同步（BS），在健康和疾病的神经信息处理，在巴拉巴西-阿尔伯特无标度网络（SFN）组成的抑制性突发Hindmarsh-Rose神经元。这种抑制性神经元群体具有由抑制性尖峰时间依赖性可塑性（iSTDP）支配的自适应动态突触强度。在以前的工作中，没有考虑iSTDP，BS被发现出现在固定的突触抑制强度的噪声强度的范围内。相比之下，在我们目前的工作中，我们考虑到iSTDP和调查其对BS通过改变噪声强度的影响。我们的新的主要结果是发现抑制性突触可塑性的马太效应的发生：好的BS通过LTD变得更好，而坏的BS通过LTP变得更糟。抑制性突触可塑性中的这种马太效应与兴奋性突触可塑性中的马太效应相反，在兴奋性突触可塑性中，好（坏）同步通过LTP（LTD）变得更好（更差）。我们注意到，由于抑制，LTD和LTP在抑制性突触可塑性中的作用与兴奋性突触可塑性中的作用相比是相反的。此外，通过基于突触前和突触后爆发开始时间之间的时间延迟分布的微观方法，深入研究了突触抑制强度的LTD和LTP的出现。最后，在iSTDP存在的情况下，我们通过改变SFN中的对称附着度$l^*$和不对称参数$Δl$来研究网络架构对BS的影响。
2018-08-20 physics.bio-ph q-bio.NC
Data-Driven Predictive Modeling of Neuronal Dynamics using Long Short-Term Memory
University of Idaho（爱达荷大学）
对大脑动力学进行建模，以更好地理解和控制各种认知大脑功能背后的复杂行为，是过去几十年来工程师、数学家和物理学家的兴趣所在。为了开发计算效率高的脑动力学模型以用于设计控制理论神经刺激策略，我们在长短期记忆（LSTM）神经网络架构中开发了一种新的数据驱动方法，以预测未来长时间范围内复杂系统的时间动力学。与最近基于LSTM的动态建模方法相比，该方法使用多层感知器或线性组合层作为输出层，我们的架构使用单个完全连接的输出层和逆序序列到序列映射来提高短时间范围预测精度并对动态行为进行多时间步预测。我们证明了我们的方法在重建正常的尖峰爆发动力学表现出的实验验证的9维Hodgkin-Huxley模型的海马CA 1区锥体神经元的有效性。通过模拟，我们表明我们的LSTM神经网络可以以合理的准确度预测各种尖峰模式下的多时间尺度时间动态。此外，我们的结果表明，在多时间步深度LSTM神经网络中，预测随着预测时间范围的增加而改善。
2019-08-11 cs.LG q-bio.NC stat.ML
Mathematically Modeling the GPe/STN Neuronal Cluster to Account for Parkinsonian Tremor and Developing a Novel Method to Accurately Diagnose Parkinson's Disease Using Speech Measurements and an Artificial Neural Network
帕金森病（PD）是一种以进行性运动丧失、震颤和言语不清为特征的衰弱性运动系统疾病。PD是由于产生多巴胺的脑细胞的损失，症状只会随着时间的推移而恶化，使早期发现和诊断疾病成为有效管理和治疗的关键。目前还没有标准化的诊断方法，而是结合患者的病史和医生的判断。在这项研究中，开发了一种新的方法，准确诊断PD使用人工神经网络（ANN）和语音测量。使用这项技术，病人只需要对着电脑麦克风说话。然后使用Praat分析语音数据并输入到ANN中以获得诊断。使用MATLAB构建的人工神经网络，经过实际患者数据的训练和测试，能够正确分类96.55%的测试数据。然后，构建GPe/GEP神经簇的数学模型以解释帕金森震颤。这是使用一个双细胞模型来完成的，该模型将一个GPe神经元耦合到一个P2P神经元，并且由一个由12个常微分方程组成的系统组成。该模型的结构考虑了神经元的爆发行为、神经递质的释放和神经元之间的突触连接。在与PD患者中的簇和神经元放电模式的生物学行为进行比较之后，确定该模型可预测已知的生物学结果。这项工作是PD研究的重要一步，可以成功地应用于临床实践。
2014-05-06 q-bio.NC
Generative modeling of the enteric nervous system employing point pattern analysis and graph construction
Purdue University（普渡大学）；The Children’s Hospital of Philadelphia（费城儿童医院）；University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学）；University of Toledo（托莱多大学）
我们描述了一个生成网络模型的架构的肠神经系统（ENS）在结肠采用的数据从图像中获得的人类和小鼠的组织样本通过共聚焦显微镜。我们的模型结合了空间点模式分析与图形生成来表征神经节（神经元和神经胶质细胞簇）的空间和拓扑特性，神经节间的连接，以及神经节内的神经元组织。我们采用混合硬核-施特劳斯过程的空间模式和平面随机图生成构建空间嵌入式网络。我们表明，我们的生成模型可能是有帮助的基础和翻译的研究，它是足够的表现力来模拟ENS架构的个人谁在年龄和健康状况不同。增加对ENS连接体的了解将使神经调节策略能够用于治疗，并阐明肠动力障碍患者的解剖诊断标准。
2022-10-26 cs.CV q-bio.NC q-bio.QM
A General Description of Criticality in Neural Network Models
研究基于电导的耦合神经元网络，揭示了均值主导机制下产生临界雪崩的三阶段机制，并利用集合卡尔曼滤波器从含噪BOLD信号中有效追踪网络连接以重现临界活动。
2023-08-25 math.DS q-bio.NC
Exploring Geometrical Properties of Chaotic Systems Through an Analysis of the Rulkov Neuron Maps
本文从几何视角研究两个低维慢-快 Rulkov 神经元映射及其电流耦合系统，提出检测和量化分岔、奇异吸引子、分形盆边界等结构的方法。
2024-12-03 math.DS nlin.CD q-bio.NC
SpikeSift: A Computationally Efficient and Drift-Resilient Spike Sorting Algorithm
本文提出 SpikeSift 锋电位分类算法，通过分段、迭代检测减去聚类和快速模板对齐抵抗电极漂移，并在真实与模拟数据上以更低 CPU 成本达到或超过现有方法精度。
2025-06-11 eess.SP q-bio.NC
Hierarchically Modular Dynamical Neural Network Relaxing in a Warped Space: Basic Model and its Characteristics
Ryukoku University（龙谷大学）；Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学）
本文提出一种层次模组动态神经网络模型，通过特定设计的能量函数最小化，定义了时间特性。模型包含内部和外部空间，通过分层内部网络连接，动态神经元决定整体时间特性，且在学习和联想模式下表现出不同的收敛行为。
2026-04-15 q-bio.NC
