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皮层内信息交互的跨频率中介机制

神经与进化计算 2018-06-12 v2 计算机视觉与模式识别

摘要

在 von Stein 和 Sarnthein (2000) 的一篇开创性论文中,假设了“内容”的“自下而上”信息处理会引发局部的、高频(beta-gamma)振荡,而“自上而下”处理是“情境性”的,其特征是跨越遥远皮层区域的大尺度整合,并由较慢频率(theta-alpha)振荡实现。这对应于一种皮层信息交互机制,即遥远皮层区域之间 beta-gamma 振荡的同步是由广泛的 theta-alpha 振荡中介的。本文旨在定量表达这一假设,构建一个允许测试此类信息交互机制的模型。这里使用的基本方法对应于统计中介分析,最初由 (Baron and Kenny 1986) 开发。我们将经典中介模型推广到多元复值数据的情况,由不同频率和不同皮层位置的电神经活动信号的离散傅里叶变换系数组成。“中介效应”在此以一种新颖的方式进行量化,即“双频率 RV 耦合系数”的乘积,该系数由 (Pascual-Marqui et al 2016, http://arxiv.org/abs/1603.05343) 引入。我们提出了相关的统计程序,用于一般性地测试跨频率中介机制,特别是用于测试 von Stein & Sarnthein 假设。

关键词

引用

@article{arxiv.1703.07655,
  title  = {ASP: Learning to Forget with Adaptive Synaptic Plasticity in Spiking Neural Networks},
  author = {Priyadarshini Panda and Jason M. Allred and Shriram Ramanathan and Kaushik Roy},
  journal= {arXiv preprint arXiv:1703.07655},
  year   = {2018}
}

备注

14 pages, 14 figures