發(fā)布時(shí)間：2018-01-28 22:22

  本文關(guān)鍵詞： 神經(jīng)元 同步 噪聲 振蕩系統(tǒng)　出處：《華中科技大學(xué)》2007年碩士論文　論文類(lèi)型：學(xué)位論文

【摘要】： 實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)人的大腦的同一區(qū)域或者不同區(qū)域的神經(jīng)元的發(fā)放都存在同步現(xiàn)象。單個(gè)神經(jīng)元的實(shí)驗(yàn)也發(fā)現(xiàn),當(dāng)相同的類(lèi)似噪聲的信號(hào)刺激神經(jīng)元時(shí),發(fā)現(xiàn)每次實(shí)驗(yàn)的結(jié)果都相同,而對(duì)于確定性信號(hào),每次實(shí)驗(yàn)的結(jié)果都不相同。但是對(duì)于這種同步現(xiàn)象的機(jī)理,至今沒(méi)有完全搞清楚。為了解釋這種同步現(xiàn)象,從而進(jìn)一步認(rèn)清神經(jīng)如何編碼,人們做了大量的理論研究。但是這些研究都側(cè)重于弱噪聲對(duì)同步的影響。而實(shí)際上,神經(jīng)元中的信息是以一種不能看成弱信號(hào)、具有強(qiáng)烈隨機(jī)性的電發(fā)放表達(dá)的,這種具有強(qiáng)烈隨機(jī)性的發(fā)放信號(hào)的影響可以通過(guò)強(qiáng)隨機(jī)噪聲的效應(yīng)討論。所以本文中我們研究了強(qiáng)噪聲激勵(lì)下神經(jīng)元的響應(yīng),并計(jì)算了李雅普諾夫指數(shù)。我們的研究發(fā)現(xiàn)強(qiáng)噪聲下,不同初始條件下的振蕩神經(jīng)元仍然能夠同步,同時(shí)得到李雅普諾夫指數(shù)的數(shù)值解為正值。 第一章介紹了噪聲對(duì)激發(fā)性系統(tǒng)、振蕩系統(tǒng)、混沌系統(tǒng)的影響。 第二章首先簡(jiǎn)要介紹了神經(jīng)元的電活動(dòng)、神經(jīng)模型的建立。具體介紹了強(qiáng)噪聲引起Adelman-Fitzhugh(AF)神經(jīng)元模型同步情況和系統(tǒng)在不同噪聲強(qiáng)度下李雅普諾夫指數(shù)的數(shù)值計(jì)算結(jié)果。在以往的研究中,人們強(qiáng)調(diào)弱噪聲引起的神經(jīng)元同步,發(fā)現(xiàn)同步時(shí)李雅普諾夫指數(shù)為負(fù)值。而實(shí)際上,神經(jīng)元受到刺激不是弱刺激,而應(yīng)是強(qiáng)刺激。但是關(guān)于強(qiáng)噪聲下,神經(jīng)元同步的研究很少。我們的研究發(fā)現(xiàn)強(qiáng)噪聲下,處于不同初始條件的振蕩神經(jīng)元仍然同步,而且神經(jīng)發(fā)放的時(shí)序非常隨機(jī),更加符合實(shí)驗(yàn)觀察到的現(xiàn)象。李雅普諾夫指數(shù)的數(shù)值解為正值,而且隨著噪聲的增強(qiáng)逐漸增大,這一點(diǎn)也不同于以往的研究結(jié)果。 第三章是拓展工作,介紹了處于閾下振蕩的神經(jīng)元,在強(qiáng)周期性信號(hào)的驅(qū)動(dòng)下,輸出也是周期性信號(hào)而且與輸入信號(hào)的周期一致。不同初始條件下的神經(jīng)元在相同的周期性信號(hào)驅(qū)動(dòng)下能夠同步。當(dāng)繼續(xù)增大輸入信號(hào)的振幅時(shí),有周期性陣發(fā)(burst)發(fā)放產(chǎn)生。隨著輸入信號(hào)的振幅的增大,每個(gè)burst中spike(發(fā)放)的數(shù)目逐漸增多。我們希望能夠進(jìn)一步挖掘這一結(jié)果的生理意義。 第四章是結(jié)論
[Abstract]:It was found that the firing of neurons in the same or different regions of the human brain is synchronous. The experiments of single neurons also found that when the same noise-like signal stimulates neurons. It is found that the results of each experiment are the same, but for deterministic signals, the results of each experiment are different. However, the mechanism of this kind of synchronization phenomenon has not been completely understood, in order to explain the synchronization phenomenon. In order to further understand how neural coding, people have done a lot of theoretical research, but these studies are focused on the effect of weak noise on synchronization. In fact, the information in neurons is not seen as a weak signal. The effect of the strong randomness signal can be discussed by the effect of strong random noise. So we study the response of neurons under strong noise excitation in this paper. The Lyapunov exponent is calculated. Our study shows that oscillating neurons under different initial conditions can still synchronize under strong noise and the numerical solution of Lyapunov exponent is positive. In chapter 1, the effect of noise on excitation system, oscillation system and chaotic system is introduced. In the second chapter, the electrical activity of neurons is introduced briefly. The establishment of neural model. A detailed introduction of strong noise induced Adelman-Fitzhughus AFL). The synchronization of neuron model and the numerical results of Lyapunov exponent under different noise intensities have been studied in the past. People emphasize the synchronization of neurons caused by weak noise, and find that the Lyapunov exponent is negative in synchronization. In fact, the stimulation of neurons is not weak stimulation, but should be strong stimulation. We found that oscillating neurons in different initial conditions are still synchronized under strong noise, and the timing of neural firing is very random. The numerical solution of Lyapunov exponent is positive and increases with the increase of noise, which is different from previous research results. In the third chapter, we introduce the subthreshold oscillation of neurons driven by strong periodic signals. The output is also periodic and consistent with the period of the input signal. Neurons under different initial conditions can synchronize under the same periodic signal drive. When the amplitude of the input signal continues to increase. There are periodic bursts of burst.As the amplitude of the input signal increases. The number of spikes in each burst is increasing. We hope to further explore the physiological significance of this result. Chapter 4th is the conclusion
【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2007
【分類(lèi)號(hào)】：R35

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本文編號(hào)：1471709