双层Hindmarsh-Rose神经元网络模型的螺旋波动力学

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神经元动力学模型的出现极大的推动了神经科学的发展。1952年,Hodgkin和Huxley建立的Hodgkin-Huxley模型将神经元动力学的研究推向了一个新的高度。随后又出现了许多基于Hodgkin-Huxley模型的改进模型,其中Hindmarsh-Rose模型便是众多改进模型的优秀代表之一。本文采用Hindmarsh-Rose模型构建一个双层神经元网络,进而研究了双层神经元网络的动力学行为。真实的神经系统是由大量的神经元通过不同的拓扑结构构建而成的,并且存在大量用于在神经元之间传输信息的不同种类的突触。这些因素使得神经网络变成了一个复杂的又能精确处理各种来自外界的信息的有机系统。电磁场能让神经元细胞内的各种带电离子的运输和分布发生改变,并产生时变的感应场和电流,进而对神经元的动作电位和放电模态选择产生重要影响。本文利用非线性(随机)动力学方法和数值模拟技术,研究了双层Hindmarsh-Rose神经元网络模型的动力学行为。第一章,首先简要叙述了可兴奋细胞耦合系统网络和同步的研究现状与进展,包括耦合神经元同步,及国内外对耦合神经细胞的研究状况。其次介绍了非线性动力学的发展以及非线性动力学在神经系统研究中的重要作用和几种常用神经元的非线性动力学模型。最后介绍了文中所使用的相关理论的基础知识,包含复杂网络理论以及非线性动力学理论。第二章,采用Hindmarsh-Rose神经元模型和复杂网络理论中的最近邻耦合的方式构建一个双层神经元网络。双层网络利用电突触耦合的方式相互连接,并且这种连接不只是单一区域的。两层之间分别在一个,三个和四个不同的区域相互连接。在网络的第一层利用边缘随机初始值诱导产生螺旋波,在适当的条件下,网络的第二层也可以产生螺旋波。第三章,将类噪声作为电磁场变量添加到Hindmarsh-Rose模型中,构建了一种包含电磁场的神经元模型。利用改进后的模型建立一个新的双层神经元网络,网络的两层之间是由电磁场相互连接的,并且连接是不均匀的,呈梯度状。网络的第一层利用相异的外部激励电流产生靶波,在适当的条件下,能在两层中观察到螺旋波的产生。第四章,总结了本文中主要工作,以及对未来研究工作的展望。图[32]参[104]
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