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基于Hodgkin-Huxley模型的神经元网络信息编码模式对比 被引量:1
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作者 刘瑾琬 逯迈 《中国医学物理学杂志》 CSCD 2024年第2期212-219,共8页
目的:基于Hodgkin-Huxley(HH)神经元模型的神经元网络信息编码模式提出两类不同的信息编码方法对比。方法:采取HH神经元模型和化学突触,利用数值模拟的方法搭建不同拓扑结构的生物神经元网络,通过平均频率编码和峰峰间隔编码(ISIs)两种... 目的:基于Hodgkin-Huxley(HH)神经元模型的神经元网络信息编码模式提出两类不同的信息编码方法对比。方法:采取HH神经元模型和化学突触,利用数值模拟的方法搭建不同拓扑结构的生物神经元网络,通过平均频率编码和峰峰间隔编码(ISIs)两种信息编码方法对比研究在正弦波信号和随机音频信号刺激下平均频率编码和ISIs编码的特异性,分析不同刺激信号下神经元网络的信息编码模式。结果:神经元网络的信息编码模式与刺激信号类型具有相关性:当刺激信号为连续的周期信号时,神经元网络会产生与刺激信号对应的具有周期性的放电序列;当刺激信号为随机信号时,神经元网络的放电率会随着刺激信号强度发生变化,刺激信号强度越大,动作电位发放率越高。在同一刺激信号下,神经元网络的拓扑结构会影响神经元网络放电序列的时间结构。结论:神经元网络信息编码模式与刺激信号相关,不同拓扑结构的神经元网络放电序列时间结构不同。ISIs编码方法精确度更高,包含的信息量更大,与平均频率编码相结合的编码方法能够有效表达神经元网络在刺激信号下信息编码模式的动态改变。 展开更多
关键词 Hodgkin-Huxley模型 神经元网络 数值模拟 平均频率编码 峰峰间隔编码
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