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J-GLOBAL ID：202202291112301202   整理番号：22A0772007

EEG/MEGのための平均場モデル:振動から波へ【JST・京大機械翻訳】

Mean-Field Models for EEG/MEG: From Oscillations to Waves

著者 (4件)： Byrne Aine (School of Mathematics and Statistics, Science Centre, University College Dublin, Dublin 4, Ireland) ,  Ross James (School of Mathematical Sciences, Centre for Mathematical Medicine and Biology, University of Nottingham, Nottingham, UK) ,  Nicks Rachel (School of Mathematical Sciences, Centre for Mathematical Medicine and Biology, University of Nottingham, Nottingham, UK) ,  Coombes Stephen (School of Mathematical Sciences, Centre for Mathematical Medicine and Biology, University of Nottingham, Nottingham, UK)
資料名： Brain Topography  (Brain Topography)
巻： 35  号： 1  ページ： 36-53  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0987A  ISSN： 0896-0267  CODEN： BRTOEZ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 神経質量モデルは,1970年代以来,ニューロンの大きな集団の粗粒活性をモデル化するために使用されてきた。それらは,脳リズムの理解に特に果実が証明されている。しかし,神経生物学的考察により動機づけられたが,それらは自然界で現象論的であり,実際の神経組織で見られる応答の豊富なレパートリーの一部を再現できない。ここでは,シナプスとギャップ結合相互作用の両方に対する正確な平均場記述を提出することが示されている簡単なスパイキングニューロンネットワークモデルを考察した。平均場モデルは標準ニューラル質量モデルに類似の形式をとり,付加的動的方程式を用いて集団内同期の進化を記述した。この次世代質量モデルの起源をレビューするとともに,理想化された空間的に拡張した平面皮質を記述するための拡張を議論した。EEG/MEGモデリングに対するこのモデルの有用性を強調するために,大規模シナプス波の形成における局所ギャップ結合の役割を明らかにするのに使用できる方法を示した。Copyright The Author(s) 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *振動 ,  相互作用 ,  ニューロン ,  脳 ,  ニューラルネットワーク ,  シナプス ,  神経組織 ,  皮質 ,  同期 ,  ギャップ結合 ,  シナプス形成
準シソーラス用語： 神経生物学 ,  ネットワークモデル ,  リズム ,  スパイキングニューロン ,  現象論 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： 神経質量 ,  ニューラルフィールド ,  脳リズム ,  同期性 ,  波 ,  シナプス結合 ,  ギャップ結合

分類 (1件)： 脳・神経系モデル  (EL02050C)

タイトルに関連する用語 (5件)： EEG ,  MEG ,  平均場 ,  モデル ,  波