局域化同步放电链理论

神经元是带有噪声的信息处理单元，传统观点认为皮层中的信息由神经元发放脉冲的速率承载。近期关于活动在均匀网络中传播的研究表明，信号可以毫秒级精度传输；该模型称为同步放电链（Synfire chain），并提示了时空编码的可能性。然而，更具生物学真实性的、结构化的前馈网络会产生空间分布式的输入，导致脉冲时序的差异。这提出了一个问题：网络的空间结构如何影响时空脉冲模式的稳定性以及脉冲包的传播速度。通过为具墨西哥帽型连接的前馈耦合网络建立福克-普朗克方程，我们展示了局域化脉冲包的稳定性，以及均匀与局域化脉冲包均稳定、取决于初始输入结构的多稳态相的存在。该多稳态相使我们能够表明，脉冲模式或其自身的信息决定了传播速度。