Patern Oluşumu

İnsanların yanı sıra hayvan modellerinden alınan kortikal deneysel verilerde hareket eden dalgalar da dahil olmak üzere çeşitli elektriksel aktivite modelleri gözlenmiştir. Makine öğrenme tekniklerini uygulayarak, inhibisyona bağlı ateşleme (ribauntlama) ile bir spiking nöronal ağda bulunan uzaysal-şekilsel kalıpları araştırıyoruz. Kortikal tabaka modelimiz, senkronizasyon, hedef dalgalar ve hareketli dalgacıklar dahil olmak üzere çok çeşitli ağ etkinlikleri üretir. Patern oluşumu, inhibisyon seviyesini, birleştirme mukavemetini ve çekirdek geometrisini değiştirerek bir Gauss türevi birleştirme çekirdeği değiştirilerek kontrol edilir. Farklı uzamsal modellerle ilişkili parametre rejimlerini tanımlamak için istatistiksel, dokusal ve zamansal özelliklere dayanan hesaplamalı olarak verimli bir makine sınıflandırıcısı tasarladık. Sonuçlarımız, eşzamanlı ve hareketli dalgalar arasında geçişin, bir uyaran olmaksızın, gürültüye bağlı bir tarzda veya birleşme kuvveti ve inhibisyon seviyesi orta değerlerde olduğunda uyaran varlığında geçici ve kendiliğinden meydana gelebileceğini göstermektedir. Ayrıca, bir hedef dalga oluştuğunda, dalga hızının model nöronlar arasındaki bağlanma kuvvetindeki bozulmalara en duyarlı olduğunu da gösterirler. Bu çalışma, kortekste büyük ölçekli dinamikleri fenomenolojik olarak modelleyen yeni bir sivri ağ tarafından üretilen faaliyetleri karakterize etmek için otomatik bir yöntem sunmaktadır.