?
Dynamic states in a network of type-I Morris–Lecar neurons characterized using the metric framework
В последние десятилетия анализ динамических состояний в нейронных сетях стал важным направлением в теории синхронизации. Одним из наиболее интересных состояний нейронной сети являются химерные состояния, при которых сосуществуют области когерентной и некогерентной активности. Хотя было показано, что химерные состояния возникают в сетях различной природы, а их точная автоматическая идентификация в нейронных сетях оказалась методологически сложной задачей. Традиционные подходы, которые определяют химерные состояния как режимы, отличные от асинхронного состояния или полной синхронизации (на основе различных параметров порядка), не всегда дают приемлемые результаты. Например, химерные состояния слабо различимы с другими режимами, такими как бегущие волны и многокластерная синхронизация. Более надёжной альтернативой может служить идентификация состояний химер через изучение отдельных областей когерентности и некогерентности, присутствующих в сети, — причём их расположение (паттерн активности) само по себе представляет первостепенный интерес при анализе нейронной активности.
В данной работе мы используем недавно предложенную нами методологию, позволяющую осуществлять надежную детекцию химер: Метрический подход (Metric Framework, MF) для идентификации паттернов когерентной активности. Чтобы продемонстрировать метод выявления химерных состояний на основе MF, мы анализируем динамические состояния в кольцевой сети нейронов Морриса–Лекар тпервого типа, моделирующих активность пирамидных нейронов мозга.
Мы также уделяем внимание мультистабильности в нейронной сети и, таким образом, обнаруживаем множество состояний (например, бегущих волн) за пределами ранее описанных областей их существования.