Patterns of Synchrony in Neural Networks with Spike Adaptation

Artikeleigenschaften
  • Sprache
    English
  • Veröffentlichungsdatum
    2001/05/01
  • Zeitschrift
  • Indian UGC (Zeitschrift)
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    38
  • Zitate
    97
  • C. van Vreeswijk Racah Institute of Physics and Center for Neural Computation, Hebrew University, Jerusalem, 91904 Israel
  • D. Hansel Centre de Physique Théorique, Ecole Polytechnique, 91128 Palaiseau Cedex, France
Abstrakt
Zitieren
Vreeswijk, C. van, and D. Hansel. “Patterns of Synchrony in Neural Networks With Spike Adaptation”. Neural Computation, vol. 13, no. 5, 2001, pp. 959-92, https://doi.org/10.1162/08997660151134280.
Vreeswijk, C. van, & Hansel, D. (2001). Patterns of Synchrony in Neural Networks with Spike Adaptation. Neural Computation, 13(5), 959-992. https://doi.org/10.1162/08997660151134280
Vreeswijk C van, Hansel D. Patterns of Synchrony in Neural Networks with Spike Adaptation. Neural Computation. 2001;13(5):959-92.
Journalkategorien
Medicine
Internal medicine
Neurosciences
Biological psychiatry
Neuropsychiatry
Science
Mathematics
Instruments and machines
Electronic computers
Computer science
Technology
Electrical engineering
Electronics
Nuclear engineering
Electronics
Technology
Mechanical engineering and machinery
Beschreibung

Wie entstehen synchronisierte Bursts in neuronalen Netzen? Diese Forschung untersucht das Auftreten von synchronisierter Burst-Aktivität in Netzwerken von Neuronen, die Spike-Adaptation zeigen. Sie zeigt, dass sich Netzwerke von tonisch feuernden, sich anpassenden exzitatorischen Neuronen zu einem Zustand synchronisierter Bursts entwickeln können. Die Studie analysiert den zugrunde liegenden Mechanismus in einem Netzwerk von Integrate-and-Fire-Neuronen und untersucht die Abhängigkeit dieses Zustands von Netzwerkparametern. Die Ergebnisse zeigen, dass dieser Mechanismus robust gegenüber Inhomogenitäten, Konnektivitätssparsamkeit und Rauschen ist. Die Verringerung des inhibitorischen Feedbacks kann einen Wechsel von asynchronen zu synchronisierten Bursts auslösen. Die Forschung beleuchtet einen Schlüsselmechanismus, der die synchronisierte Aktivität in neuronalen Netzen antreibt, mit Auswirkungen auf das Verständnis der Hirndynamik und -funktion.

Diese in Neural Computation veröffentlichte Arbeit passt zum Fokus der Zeitschrift auf computergestützte Ansätze zum Verständnis neuronaler Systeme. Sie verwendet mathematische Modellierung, um die Dynamik neuronaler Netze zu untersuchen, insbesondere die Entstehung synchronisierter Aktivität. Die Forschung trägt zum Verständnis bei, wie Netzwerkeigenschaften das neuronale Verhalten und die Gehirnfunktion beeinflussen.

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Zitate
Zitationsanalyse
Die erste Studie, die diesen Artikel zitiert hat, trug den Titel Spike Frequency Adaptation and Neocortical Rhythms und wurde in 2002. veröffentlicht. Die aktuellste Zitierung stammt aus einer 2023 Studie mit dem Titel Spike Frequency Adaptation and Neocortical Rhythms Seinen Höhepunkt an Zitierungen erreichte dieser Artikel in 2010 mit 9 Zitierungen.Es wurde in 45 verschiedenen Zeitschriften zitiert., 20% davon sind Open Access. Unter den verwandten Fachzeitschriften wurde diese Forschung am häufigsten von Journal of Computational Neuroscience zitiert, mit 15 Zitierungen. Die folgende Grafik veranschaulicht die jährlichen Zitationstrends für diesen Artikel.
Zitate verwendeten diesen Artikel für Jahr