小世界神经网络刺激参数的研究

【摘要】：在生命机制系统中,同步现象是正常功能所必需的,例如在大脑不同区域之间建立通讯联系,而反常的同步则导致严重无序,如癫痫,帕金森等退行性神经系统疾病的发生,癫痫,帕金森等发作的重要特征就是可兴奋神经元的同步振荡。由Hindmarsh—Rose(H-R)神经元所组成的时滞神经元网络的同步与去同步问题是主要研究内容。利用计算机数值模拟的方法研究时滞存在情况下神经网络的同步与去同步问题,与其他已有的神经网络的研究结果和研究方法相比,更具有现实操作性。计算机数据模拟的方法是我们研究采用的方法。计算机数据模拟的研究方法得到的结论有利于认识在时滞背景下,小世界神经元网络的放电活动,为探索例如癫痫,帕金森发作等异常神经元放电活动导致疾病的原由提供了可靠的理论依据。本文的研究主要集中在时滞存在情况下可兴奋神经细胞构建的网络同步以及脉冲刺激参数对小世界神经网络去同步的影响。 通过对可兴奋神经元网络中Hindmarsh-Rose(H-R)神经元的模拟研究发现,大约百分之十的神经元被时滞信号刺激时,处于同步态的神经元网络可以逐渐演化为去同步状态。在时滞信号的刺激下,外界脉冲刺激频率越高的话,对Hindmarsh-Rose(H-R)神经元网络去同步的效果就越显著,外界脉冲刺激强度越大,神经元网络的去同步的效果就越显著。以上的情况可以综述为:外界脉冲刺激强度和外界脉冲刺激频率对Hindmarsh-Rose(H-R)神经元网络的去同步极为的显著,且是去同步的主要因素。在同一个外界脉冲刺激强度刺激神经网络时,弱耦合强度的神经元网络的去同步现象更显著。对于神经元网络的模拟得知:存在最优外界脉冲连续刺激时间以及最优外界脉冲刺激间隔。 生物神经网络中的同步振荡问题实质上是非线性振子之间的耦合和相位锁定问题。同步很可能是神经系统编码信息的时空表现形式,被认为是记忆的基础。因此对现实性神经网络的研究将有助于我们揭开大脑工作原理的奥妙。本文的工作对于探索迷走神经刺激术治疗难治性癫痫的理论及迷走神经刺激术治疗难治性癫痫过程中刺激参数的选择都具有积极意义。