脑临界性研究的理论基础
神经元与认知
2023-06-12 v1 无序系统与神经网络
其他凝聚态物理
统计力学
生物物理
摘要
临界性被假设为大脑中皮层状态高效转换和卓越信息处理能力的物理机制。尽管大量证据总体上支持这一假设，但关于神经动力学中临界性的普遍性及其在信息处理中作用的争议仍不可忽略。从经验数据中识别潜在脑临界性时经常出现有效性问题。此外，脑临界性所隐含的功能益处常被误解或过度泛化。这些问题源于解析推导脑临界性的物理理论和从经验数据估计脑临界性的统计技术本身的非平凡性与不成熟性。为帮助解决这些问题，我们提出系统性综述并以神经科学术语重构脑临界性研究的基础，即普通临界性（OC）、准临界性（qC）、自组织临界性（SOC）和自组织准临界性（SOqC）。我们对脑临界性的物理理论和统计技术提供易懂的解释，并给出逐步推导，将神经动力学刻画为具有雪崩的物理系统。我们总结了脑临界性分析中易出错的细节与现有局限，并给出可能的解决方案。此外，我们展望了优化脑临界性研究基础如何能深化我们对各类神经科学问题的理解。
引用
@article{arxiv.2306.05635,
title = {Theoretical foundations of studying criticality in the brain},
author = {Yang Tian and Zeren Tan and Hedong Hou and Guoqi Li and Aohua Cheng and Yike Qiu and Kangyu Weng and Chun Chen and Pei Sun},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.05635},
year = {2023}
}