85、随机神经元放电活动的动力学分析与眨眼识别研究

随机神经元放电活动的动力学分析与眨眼识别研究

1. 随机神经元放电活动研究背景

神经系统通过神经放电活动传递信息来协调身体行动。长期以来，相关知识主要源于生物实验。自20世纪50年代末起，数学模型数值模拟和非线性时间序列分析被广泛用于揭示神经事件的本质。在以往研究中，混沌放电模式和随机放电模式常被混淆，一些不规则节奏的混沌模式被重新认定为随机放电模式，如整数倍放电模式和开关式放电模式。研究表明，内外噪声在激发新的随机放电模式中起着重要作用。然而，随机放电模式的识别仍存在不确定性，分叉分析可能有助于识别。此前虽有一些神经元模型用于模拟随机放电模式，但对最小模型的研究较少。

2. 实验与理论模型

• 实验模型 ：采用实验性神经起搏器模型，该模型广泛用于研究神经放电活动，有助于理解受伤神经的自发放电，其操作原理和过程有相关介绍。
• 理论模型 ：使用 $I_{Na,P} + I_{K}$ 模型进行数值模拟。此模型是计算神经科学中最基本的模型之一，可通过去除Hodgkin - Huxley模型中的漏电流和门控变量得到，包含快速的 $Na^+$ 电流和相对较慢的 $K^+$ 电流。其确定性形式有两个联立微分方程：
  • $C \dot{V} = I - g_L(V - E_L) - g_{Na}m_1(V)(V - E_{Na}) - g_{K}n(V - E_{K})$
  • $\dot{n} = (n_1(V) - n)/\tau(V)$
    随机 $I_{Na,P} + I_{K}$ 模型在上述方程右边直接添加高斯白噪声