?
Two-dimensional Fourier transform as a tool for identification of coherent patterns in spiking neuronal networks
Идентификация когерентных состояний спайковых нейронных сетей является фундаментальной задачей теории синхронизации, при этом традиционные методы требуют больших вычислительных затрат. Мы применяем к анализу различных состояний спайковых нейронных сетей кристаллографические идеи обработки периодических структур. В частности, предложенный нами подход основан на применении двумерного преобразования Фурье к пространственно-временным диаграммам. По положению пиков в обратном пространстве этот метод позволяет идентифицировать состояние спайковой нейронной сети и определить его свойства, такие как частоты спайковой активности при глобальной и кластерной синхронизации, а также скорость распространения бегущих волн. Подход также позволяет выявлять статические и бегущие химерные состояния и определять их характеристики, включая скорость распространения бегущей химеры. Метод не требует высокоразмерных временных рядов мембранных потенциалов нейронов и больших вычислительных ресурсов; более того, допустимо подавать на вход алгоритма всего 8‑битные изображения пространственно-временных диаграмм, что делает его применимым в экспериментальной нейронауке, где доступ к исходным временным рядам может быть ограничен или отсутствовать.