最大熵模型揭示皮层神经元活动中的兴奋性与抑制性关联结构
神经元与认知
2018-07-11 v3 无序系统与神经网络
摘要
最大熵模型可从大型数据集中推断，以揭示集体动力学如何由局部相互作用涌现。此处，此类模型被用于研究人和猴皮层中由多电极阵列记录的神经元。利用兴奋性与抑制性神经元类型的区分，我们构建了包含该区分的模型。该方法有助于阐明不同脑状态（如清醒与深度睡眠）下兴奋性与抑制性活动的差异，与先前发现一致。此外，最大熵模型还能揭示神经元相互作用的新特征：在清醒时以两两相互作用为主，而在深度睡眠时则为全群体范围。特别地，观察到抑制性神经元对抑制性群体有强烈调谐。总体而言，我们证明最大熵模型可用于分析含分类神经元类型的数据集，并揭示兴奋性与抑制性神经元在组织大脑皮层相干动力学中的各自作用。
引用
@article{arxiv.1801.01853,
title = {Maximum entropy models reveal the excitatory and inhibitory correlation structures in cortical neuronal activity},
author = {Trang-Anh Nghiem and Bartosz Telenczuk and Olivier Marre and Alain Destexhe and Ulisse Ferrari},
journal= {arXiv preprint arXiv:1801.01853},
year = {2018}
}
备注
17 pages, 11 figures (including 5 supplementary)