基于神经元电响应的人体热舒适性评价理论

本文提出一种利用神经元电响应频率定量评价人体热舒适性的理论方法和准则。利用Hodgkin-Huxley方程和Pennes生物传热方程描述皮下神经元在瞬态温度场下的电响应特性,并研究了环境温度、对流换热系数,血液灌注率和组织导热率等参数对它的影响,结果表明神经元动作电位频率在等效温度发生0.1℃时就会发生明显变化,可以组合多个环境和热物性参数评价人体热舒适性。     

胞外高钾对大鼠背根神经元超极化电流的影响

应用全细胞膜片钳技术研究了胞外高钾对大鼠背根神经元（DRG）超极化电流（Ih）的影响．结果表明,Ih随着胞外钾离子浓度的增大而增大,同时随着外加刺激电压的增高而增强．当胞外钾离子浓度[Kext]为4,8和16mmol／L时,半数激活电压V1/2分别为-98±1．9,-106±1．3（p〈0．05）和-110±1．0mV（p〈0．05）,其对应的最大电流的峰值分别为1085±340,1576±409和2124±614pA,与4mmol／L比较,后者分别增长了45％和92％．胞外高钾使,Ih激活曲线显著左移,说明高Kext改变了超极化电流的激活过程．提高细胞外钾离子浓度,可以使早期钾通道（又称快通道）的激活时间常数增大,使晚期钾通道（又称慢通道）激活时间常数减小．当胞外钾离子浓度由4mmol／L升高到8和16mmol／L时,翻转电位右移,但不具有显著性差异．结果提示,细胞外高浓度钾可增强大鼠背根神经元超极化电流,Ih,改变Ih的激活过程,从而提高了神经元的兴奋性,产生不正常的动作电位,对神经细胞产生损伤．     

关于脑信号传输的神经动力学分析

运用随机相变动力学理论和方法建立了一个由感知神经元集群、中间神经元集群和运动皮层神经元集群组成的一个神经网络模型.依据所建立的模型,分别考察了串并耦合、串联耦合以及单向耦合3种情况下神经网络所表现的神经信息处理的动力学特征.研究结果表明,由给出的中枢神经系统神经信息处理的基本结构,能够大致反映反射运动和随意运动情况下神经信息处理的基本特征.数值地证明了随意运动所引发的各个局部神经网络的兴奋,特别是运动皮层神经元集群的兴奋比反射运动条件下的兴奋大得多.反映了随意运动条件下,有更多的神经元参与了神经信息处理和兴奋性同步运动.     

Spiking patterns of a hippocampus model in electric fields

We develop a model of CA3 neurons embedded in a resistive array to mimic the effects of electric fields from a new perspective. Effects of DC and sinusoidal electric fields on firing patterns in CA3 neurons are investigated in this study. The firing patterns can be switched from no firing pattern to burst or from burst to fast periodic firing pattern with the increase of DC electric field intensity. It is also found that the firing activities are sensitive to the frequency and amplitude of the sinusoidal electric field. Different phase-locking states and chaotic firing regions are observed in the parameter space of frequency and amplitude. These findings are qualitatively in accordance with the results of relevant experimental and numerical studies. It is implied that the external or endogenous electric field can modulate the neural code in the brain. Furthermore, it is helpful to develop control strategies based on electric fields to control neural diseases such as epilepsy.     

基于信息编码的神经能量计算

通过神经元活动期间神经能量的计算, 发现关于神经元 的活动需要消耗能量的观点并不完整. 计算表明神经元在动作电位发放期间先吸收 能量然后再消耗能量. 依据这个重要发现, 能够解释当脑内神经元被激活时脑血流 量大幅增加而耗氧量却增加很少这一难以解释的神经生理学现象. 同时还能够解释外部刺激信息和知觉的产生会有同步效应这一认知神经科学界也难 以解释的现象.     

Hindmarsh-Rose神经元阵列自发产生螺旋波的研究

采用Hindmarsh-Rose(HR)神经元模型,研究了二维神经元阵列系统从一个具有随机相位分布的初态演化最终是否能自发产生螺旋波的问题.数值结果表明:系统是否出现螺旋波与单个HR神经元的状态、系统的初态和耦合强度有关,其中单个HR神经元的振荡状态起主要作用.当单个HR神经元处于一周期振荡态时,在一定的耦合强度范围内系统都会自发出现多个螺旋波和螺旋波对,出现螺旋波与系统初态无关,只要适当选择耦合强度,在系统中可以出现单个螺旋波.当耦合强度超过某一阈值后,继续增加耦合强度,系统会呈现三种不同的动力学行为,分别与三类初态有关.系统从第一类初态演化将偶尔出现单个螺旋波,系统从第二类和第三类初态演化将分别出现间歇性全局同步振荡和振荡死亡.当单个神经元处于二周期态时,只有当系统神经元的初相位比较均匀分布时,系统才能自发出现螺旋波,而且出现螺旋波的耦合强度范围大为减少.当神经元处于更高的周期态时,系统一般不容易自发出现螺旋波.这些结果有助于人们了解大脑皮层自发产生螺旋波的机制.     

Experimental identification of a comb-shaped chaotic region in multiple parameter spaces simulated by the Hindmarsh–Rose neuron model

A comb-shaped chaotic region has been simulated in multiple two-dimensional parameter spaces using the Hindmarsh-Rose （HR） neuron model in many recent studies, which can interpret almost all of the previously simulated bifurcation processes with chaos in neural firing patterns. In the present paper, a comb-shaped chaotic region in a two- dimensional parameter space was reproduced, which presented different processes of period-adding bifurcations with chaos with changing one parameter and fixed the other parameter at different levels. In the biological experiments, different period-adding bifurcation scenarios with chaos by decreasing the extra-cellular calcium concentration were observed from some neural pacemakers at different levels of extra-cellular 4-aminopyridine concentration and from other pacemakers at different levels of extra-cellular caesium concentration. By using the nonlinear time series analysis method, the determin- istic dynamics of the experimental chaotic firings were investigated. The period-adding bifurcations with chaos observed in the experiments resembled those simulated in the comb-shaped chaotic region using the HR model. The experimental results show that period-adding bifurcations with chaos are preserved in different two-dimensional parameter spaces, which provides evidence of the existence of the comb-shaped chaotic region and a demonstration of the simulation results in dif- ferent two-dimensional parameter spaces in the HR neuron model. The results also present relationships between different firing patterns in two-dimensional parameter spaces.     

基于多聚合过程神经元的A380客舱内温度预测

对A380在机坪泊位期间客舱内部环境变化情况进行研究,分析影响A380舱内的热环境的主要因子并建立因子模型,采集大量A380机舱内的温度数据,通过分析建立了机舱内热环境预测模型。并在此模型基础上,采用多聚合过程神经元的BP神经网络,对机舱内热环境算子和历史数据进行非线性聚合、分析和学习,最终实现对机舱内的温度的变化进行准确预测,此模型将为舱内热环境控制算法的研究提供一个良好的平台。     

异质神经元的排列对环形耦合神经元网络频率同步的影响

以一维环形耦合的非全同FitzHugh-Nagumo神经元网络为研究对象,讨论这种异质神经元在环上的不同排列对其频率同步的影响.研究结果显示,异质神经元的排列不同,对应的神经元网络达到频率同步所需的临界耦合强度也不完全相同.在平均意义下,异质性较小的神经元在环上的距离越近,神经元网络达到频率同步所需的临界耦合强度越大;相反,异质性较大的神经元在环上的距离越近,神经元网络达到同步所需的临界耦合强度越小.通过对频率同步过程的分析,进一步给出了产生这一现象的动力学机理.     

神经元的形态分类和识别——2010年全国研究生数学建模竞赛C题论文

根据神经元的空间几何特征参数,研究神经元的空间形态分类方法,将神经元根据几何形态分类识别.首次提出利用模糊C均值算法(FCM)建立了模糊聚类分析模型,对所给的神经元样本进行了分类,这一模型用来对神经元进行分类比较合理,且计算结果准确.同时,还利用相关分析原理分析了不同动物神经系统中同一类神经元的形态特征有着很高的相似度.