活体神经网络的物理学
无序系统与神经网络
2010-08-02 v1 生物物理
神经元与认知
摘要
技术的进步，加上对神经元网络理论和概念方法的演变，为培养中的活体神经元提供了新的视角。组织和连接性正在与信息等其他物理量一起被定量测量，并与功能相关联。在这篇综述中，我们首先讨论了其中一些进展，这些进展有助于阐明结构方面。然后，我们讨论了两个近期实验模型，它们带来了一定的概念简化。一维网络能够与解析模型（例如传播和信息传输模型）进行精确的定量比较。二维渗流网络提供了培养神经元连接性的定量信息。在体外，作为网络基本特征的物理量是传播速度、突触传递、信息产生和容量。讨论了在神经元设备中的潜在应用。
引用
@article{arxiv.1007.5465,
title = {The Physics of Living Neural Networks},
author = {Jean-Pierre Eckmann and Ofer Feinerman and Leor Gruendlinger and Elisha Moses and Jordi Soriano and Tsvi Tlusty},
journal= {arXiv preprint arXiv:1007.5465},
year = {2010}
}
备注
PACS: 87.18.Sn, 87.19.La, 87.80.-y, 87.80.Xa, 64.60.Ak Keywords: complex systems, neuroscience, neural networks, transport of information, neural connectivity, percolation http://www.weizmann.ac.il/complex/tlusty/papers/PhysRep2007.pdf http://www.weizmann.ac.il/complex/EMoses/pdf/PhysRep-448-56.pdf