ハインドマーシュローズニューロンに関する研究論文

May 09 2022
要約:この寄稿では、2つの集団行動と、異種結合したハインドマーシュローズ(HR)ニューロンのネットワークについて検討しました。異種モデルは、記憶に残る2D(HR)と従来の3DHRニューロンで構成されていました。
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  1. ハインドマーシュローズニューロンの異種ネットワークの複素力学(arXiv

概要 :この寄稿では、2つの集団行動と、異種結合したハインドマーシュローズ(HR)ニューロンのネットワークについて検討しました。異種モデルは、記憶に残る2D(HR)と従来の3DHRニューロンで構成されていました。電気シナプスを介して2つの結合ニューロンのモデルを調査すると、散逸特性が明らかになります。制御パラメーターを変更すると、結合ニューロンモデルは、バースト振動またはスパイク振動のいずれかを含む周期的、準周期的、およびカオス的ダイナミクスなどの豊富なダイナミクスを示します。弱い電気的結合強度の場合、非同期の動きが観察されます。ただし、結合強度が高い場合は、同期されたクラスター状態が観察されます。さらに、3つの異なる異種トポロジーの下で最大100のリングスターネットワークが調査されています。そして、さまざまな時空間パターンが調査されます。時空間パターンは、考慮される異種ネットワークのトポロジーに依存することがわかります。新しいクラスター化されたキメラ状態は、リカレンスプロットを介して定性的に明らかにされます。クラスターの状態は、異種ネットワークのリング構成とスター構成で示されます。シングルウェルおよびダブルウェルのキメラ状態は、リングおよびリングスター構造で明らかにされています。最後に、2つの結合された異種の同等の電子回路が設計され、PSIMシミュレーション環境で調査されます。設計されたアナログ回路から得られた結果と2つの結合ニューロンの数学モデルの間で完全な一致が観察されます。これは、得られた結果がアーティファクトに関連していないという事実を裏付けています。時空間パターンは、考慮される異種ネットワークのトポロジーに依存することがわかります。新しいクラスター化されたキメラ状態は、リカレンスプロットを介して定性的に明らかにされます。クラスターの状態は、異種ネットワークのリング構成とスター構成で示されます。シングルウェルおよびダブルウェルのキメラ状態は、リングおよびリングスター構造で明らかにされています。最後に、2つの結合された異種の同等の電子回路が設計され、PSIMシミュレーション環境で調査されます。設計されたアナログ回路から得られた結果と2つの結合ニューロンの数学モデルの間で完全な一致が観察されます。これは、得られた結果がアーティファクトに関連していないという事実を裏付けています。時空間パターンは、考慮される異種ネットワークのトポロジーに依存することがわかります。新しいクラスター化されたキメラ状態は、リカレンスプロットを介して定性的に明らかにされます。クラスターの状態は、異種ネットワークのリング構成とスター構成で示されます。シングルウェルおよびダブルウェルのキメラ状態は、リングおよびリングスター構造で明らかにされています。最後に、2つの結合された異種の同等の電子回路が設計され、PSIMシミュレーション環境で調査されます。設計されたアナログ回路から得られた結果と2つの結合ニューロンの数学モデルの間で完全な一致が観察されます。これは、得られた結果がアーティファクトに関連していないという事実を裏付けています。新しいクラスター化されたキメラ状態は、リカレンスプロットを介して定性的に明らかにされます。クラスターの状態は、異種ネットワークのリング構成とスター構成で示されます。シングルウェルおよびダブルウェルのキメラ状態は、リングおよびリングスター構造で明らかにされています。最後に、2つの結合された異種の同等の電子回路が設計され、PSIMシミュレーション環境で調査されます。設計されたアナログ回路から得られた結果と2つの結合ニューロンの数学モデルの間で完全な一致が観察されます。これは、得られた結果がアーティファクトに関連していないという事実を裏付けています。新しいクラスター化されたキメラ状態は、リカレンスプロットを介して定性的に明らかにされます。クラスターの状態は、異種ネットワークのリング構成とスター構成で示されます。シングルウェルおよびダブルウェルのキメラ状態は、リングおよびリングスター構造で明らかにされています。最後に、2つの結合された異種の同等の電子回路が設計され、PSIMシミュレーション環境で調査されます。設計されたアナログ回路から得られた結果と2つの結合ニューロンの数学モデルの間で完全な一致が観察されます。これは、得られた結果がアーティファクトに関連していないという事実を裏付けています。シングルウェルおよびダブルウェルのキメラ状態は、リングおよびリングスター構造で明らかにされています。最後に、2つの結合された異種の同等の電子回路が設計され、PSIMシミュレーション環境で調査されます。設計されたアナログ回路から得られた結果と2つの結合ニューロンの数学モデルの間で完全な一致が観察されます。これは、得られた結果がアーティファクトに関連していないという事実を裏付けています。シングルウェルおよびダブルウェルのキメラ状態は、リングおよびリングスター構造で明らかにされています。最後に、2つの結合された異種の同等の電子回路が設計され、PSIMシミュレーション環境で調査されます。設計されたアナログ回路から得られた結果と2つの結合ニューロンの数学モデルの間で完全な一致が観察されます。これは、得られた結果がアーティファクトに関連していないという事実を裏付けています。

2.時間遅延結合を伴うバーストハインドマーシュローズニューロンのエネルギー分析(arXiv

著者:アブデルマリク・ムジャヒド、フェルナンド・ヴァディージョ

概要 :数学的モデリングは、神経系における遅延の役割を研究し、結合したニューロンの信号活動に対するその影響を評価するための重要なツールです。遅延ニューロンのモデルは、実際のニューロンのダイナミクスを表すためによく使用されますが、これらのダイナミクスを維持するために必要なエネルギーを評価することはめったにありません。この作業では、電気的および化学的シナプスとの相互時間遅延結合によって結合されたハインドマーシュローズバーストニューロンのペアを検討することにより、エネルギーの観点からこれらの質問に対処します。協調行動を維持するために必要な平均エネルギー消費量を調べ、総エネルギー消費量に対するシナプスの寄与を定量化します。時間遅延がシナプス寄与の瞬間的な平均相対重量を減少させるように見える電気的結合とは異なり、

3.境界結合ハインドマーシュローズニューロンネットワークの同期(arXiv

著者:Chi Phan、Yuncheng You

要約:この作業では、部分的に拡散するハインドマーシュローズ方程式によって記述される境界結合ニューロンネットワークの新しい数学モデルを提示します。境界結合強度と刺激信号がパラメーターの観点から定量化されたしきい値を超えている場合、ソリューションセミフローのグローバル吸収特性を証明し、次にこのニューロンネットワークの漸近同期の主な結果を均一な指数関数で証明します。

4. 2次元および3次元の分数次ハインドマーシュローズ型ニューロンモデルの分析(arXiv

著者:Eva Kaslik

要約:分岐パラメーターとして選択されたシステムの分数次数に関して、安定性とHopf分岐の発生に焦点を当てて、2次元および3次元の分数次ハインドマーシュローズニューロンモデルの理論的分析を示します。理論結果の例示と検証を目的として、数値シミュレーションも実施され、3次元の分数次低速-高速システムでの豊富なバースト挙動が明らかになります。

5.構造的に適応性のある結合されたハインドマーシュローズニューロンの効率的な同期(arXiv

著者:A。Moujahid、A。d'Anjou、FJ Torrealdea

概要 :脳領域間で情報を運ぶためのスパイクの使用は、関与するニューロンの完全または部分的な同期を意味します。2つの結合されたシステムが到達する同期の程度と、それらの同期された動作を維持するためのエネルギーコストは、システムの性質に大きく依存します。同一でないシステムの場合、同期レジームの維持はエネルギー的にコストのかかるプロセスです。この作業では、2つの同一でない電気的に結合されたニューロンが低エネルギーコストで同期の効率的なレジームに到達できる条件を研究します。受信ニューロンがその生物学的パラメータの値を送信ニューロンの対応するものに近づけることができる適応メカニズムを持っている場合、同期レジームを維持するために必要なエネルギー消費を自発的に減らすことができることを示します。

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