Macroscopic dynamics of neural population under distribution of excitability and noise

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: MAG20035,MBE20020

グループ名: 【A】基礎・材料・共通部門 マグネティックス/【C】電子・情報・システム部門 医用・生体工学合同研究会

発行日: 2020/03/19

タイトル(英語): Macroscopic dynamics of neural population under distribution of excitability and noise

著者名: 鄭 天逸(東京大学),野山 大樹(東京大学),吉開 悠人(東京大学),小谷 潔(東京大学),神保 泰彦(東京大学)

著者名(英語): Tianyi Zheng(The University of Tokyo),Hiroki Noyama(The University of Tokyo),Yuto Yoshikai(The University of Tokyo),Kiyoshi Kotani(The University of Tokyo),Yasuhiko Jimbo(The University of Tokyo)

キーワード: 巨視的ダイナミクス|同期現象|次元削減|ニューロン集団|macroscopic dynamics|synchronization|dimensionality reduction|neural population

要約(日本語): 本研究では、興奮性パラメータ分布とノイズ分布を仮定し、ニューロン集団のマルチスケールダイナミクスを解析した。 各ニューロンモジュールは、コンダクタンスベースのシナプスを備えた2次積分発火モデルに従います。 次に、Ott-Antonsen仮説及び最近開発された他の手法を用いて、分析ニューロン集団モデルを導出した。最後に、分析モデルと数値シミュレーションの結果を比較することにより、本研究を評価した。

要約(英語): Here we investigate the dynamics of neural population with distribution of excitability parameter and noise. Each neuron follows quadratic integrate-and-fire model with conductance-based synapses. Using Ott-Antonsen ansatz and other recently developed techniques, we derive an analytical neuron population model. Finally, we compare analytical model and numerical simulation result as evaluation.

原稿種別: 英語

PDFファイルサイズ: 1,093 Kバイト