Macroscopic Cluster Organizations Change the Complexity of Neural Activity.
Macroscopic Cluster Organizations Change the Complexity of Neural Activity.
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DOI：
10.3390/e21020214
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发表时间：
2019-02-23
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Mori H
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Park J;Ichinose K;Kawai Y;Suzuki J;Asada M;Mori H
在这项研究中，使用网络模型进行模拟，以研究大脑中的宏观网络如何与每个区域活动的复杂性相关。该网络模型由多个神经元组组成，每个神经元组由具有不同拓扑性质的尖峰神经元组成，这些神经元是基于Watts和Strogatz模型的宏观网络。用多尺度熵分析了自发活动的复杂性，用复杂网络理论分析了网络的结构特性。实验结果表明，具有高聚集性和高度中心性的宏观结构增加了神经元组中神经元的放电率，并增强了神经元组中从兴奋性神经元到抑制性神经元的内部连接。结果，神经活动的特定频率分量的强度增加。这降低了神经活动的复杂性。最后，讨论了脑活动复杂性的研究意义。
In this study, simulations are conducted using a network model to examine how the macroscopic network in the brain is related to the complexity of activity for each region. The network model is composed of multiple neuron groups, each of which consists of spiking neurons with different topological properties of a macroscopic network based on the Watts and Strogatz model. The complexity of spontaneous activity is analyzed using multiscale entropy, and the structural properties of the network are analyzed using complex network theory. Experimental results show that a macroscopic structure with high clustering and high degree centrality increases the firing rates of neurons in a neuron group and enhances intraconnections from the excitatory neurons to inhibitory neurons in a neuron group. As a result, the intensity of the specific frequency components of neural activity increases. This decreases the complexity of neural activity. Finally, we discuss the research relevance of the complexity of the brain activity.
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影响因子：
4.9
作者：
Gogolla, Nadine;LeBlanc, Jocelyn J.;Quast, Kathleen B.;Sudhof, Thomas C.;Fagiolini, Michela;Hensch, Takao K.
通讯作者：
Hensch, Takao K.
影响因子：
2.6
作者：
Cellot G;Cherubini E
通讯作者：
Cherubini E
DOI：
10.1073/pnas.0712231105
发表时间：
2008-03-04
影响因子：
11.1
作者：
Izhikevich, Eugene M.;Edelman, Gerald M.
通讯作者：
Edelman, Gerald M.
影响因子：
4.7
作者：
Catarino, Ana;Churches, Owen;Ring, Howard
通讯作者：
Ring, Howard
影响因子：
2.9
作者：
Izhikevich, Eugene M.
通讯作者：
Izhikevich, Eugene M.