以最小刺激电荷实现相互作用神经元网络的锁相
适应与自组织系统
2020-08-05 v1 混沌动力学
摘要
周期性脉冲序列刺激通常被用于研究神经系统功能并抵消疾病相关的神经元活动，例如集体周期性神经元振荡。在不损伤脑组织的前提下高效控制神经元动力学，是研究与临床的关键。在此，我们将最近为单个神经元开发的最小电荷控制理论，推广至展现集体周期性振荡的相互作用神经元网络。我们给出了最优波形的通用表达式，其以最小的刺激电流绝对值将神经网络锁相至刺激频率。与单神经元情形相同，最优波形为 bang-off-bang 型，但其参数现由整个网络的有效相位响应曲线参数决定，而非单个神经元。理论结果通过三个具体实例得到验证：两个具有突触耦合与电耦合的 FitzHugh-Nagumo 小尺度网络，以及一个具有突触耦合二次积分放电神经元的大尺度网络。
引用
@article{arxiv.2005.12067,
title = {Entrainment of a network of interacting neurons with minimum stimulating charge},
author = {Kestutis Pyragas and Augustinas P. Fedaravičius and Tatjana Pyragienė},
journal= {arXiv preprint arXiv:2005.12067},
year = {2020}
}