有界噪声激励下神经系统中反随机共振现象研究

为了考察噪声对神经元系统中内部信息传递的作用,研究了有界噪声对神经元放电行为的影响,特别是噪声对神经元放电的抑制效应即反随机共振现象.通过蒙特卡洛随机模拟方法,系统研究了当输入电流激发神经元持续放电的情况下,有界噪声中各参数对神经元平均放电率的影响.研究发现,随机相位能抑制神经元的放电行为,即产生反随机共振现象;振幅越大,频率越小,抑制效果越明显;且在稳定的振幅和频率条件下,电流强度越小,平均放电率越小,抑制效果越明显.该抑制效应的研究对生物医学疾病如癫痫具有重要的理论意义.

电磁刺激下小世界神经网络中的反随机共振

电磁刺激是一种重要的神经调控技术,它通过调节神经元电活动,影响皮层兴奋性,达到调控神经系统的目的。反随机共振现象是生物神经系统对外界信号的一种响应机制,在神经系统信号处理中发挥着重要作用。本文构建了电突触连接的小世界神经网络,通过对神经网络动力学特征进行分析,研究了电磁刺激下小世界神经网络的反随机共振行为。结果表明:电磁刺激下Levy通道噪声能引起小世界神经网络反随机共振现象的发生,噪声的特征指数和位置参数对神经网络反随机共振现象的强度和持续时间有明显影响;小世界网络随机加边概率和最近邻节点个数越大,越有利于反随机共振;通过调节电磁刺激参数可以实现对神经网络反随机共振的双重调控。本文研究结果为探究电磁神经刺激技术的调控机制及神经系统的信号处理机制提供了一定的理论支撑。