脑节律的出现：EEG数据的模型解释
神经元与认知
2019-03-13 v1 适应与自组织系统
摘要
脑电图(EEG)通过侵入式或非侵入式电极监测电压波动或波(称为脑节律)的时频变化与频谱内容，这些在某种程度上揭示了受试者在静息期及受刺激特定事件中的活动。这是探索大脑行为的有用工具，因其补充了时间分辨率较差的成像技术。我们在此通过研究一个产生多种可比波形的兴奋性与抑制性神经元网络模型，从第一性原理出发理解EEG数据。事实上，我们由此复现了EEG观测到的、、及其他节律，并辨识了各自所涉复杂现象的细节，包括输入与其集体响应之间的精确关系。由此我们的模型有潜力更好地理解实际心智机制及其可能的障碍，我们还描述了将心智行为主要定性变化(例如人类中)定位的某种随机共振现象。我们也讨论了这些发现用于设计深度学习算法以检测脑中相变发生并分析其后果的合理用途。
引用
@article{arxiv.1903.04576,
title = {Emergence of Brain Rhythms: Model Interpretation of EEG Data},
author = {Javier A. Galadí and Joaquín J. Torres and J. Marro},
journal= {arXiv preprint arXiv:1903.04576},
year = {2019}
}
备注
24 pages, 7 figures