Нелинейная динамика и нейронаука

Приводятся результаты исследования явления автопереустановки фазы колебаний в ансамблях взаимодействующих модельных нейронов с различной геометрией связей (локальных и глобальных). Показано, что в результате воздействия на один из нейронов ансамбля одиночного стимула-импульса фаза колебаний взаимодействующих нейронов переустанавливается к значению, определяемому амплитудой и длительностью импульса и не зависящему от начальных фаз.

В статье рассматривается работа искусственной нейронной сети прямого распространения в качестве фильтра-предсказателя регулярной и хаотической динамики отображения последования. Для расчета коэффициентов сети используется метод обратного распространения ошибки. Показано, что возможность нейронной сети предсказывать временную динамику логистического отображения определяется числом ее слоев.

Работа посвящена исследованию динамики сети взаимодействующих астроцитов –глиальных клеток мозга, способных генерировать химические сигналы активности – кальциевые импульсы. Астроциты, подобно нервным клеткам (нейронам), формируют сети, где взаимодействие между клетками осуществляется через так называемые щелевые контакты (в англ. gap junctions).

Можно ли с помощью формул проникнуть в самую интимную сферу когнитивных функций человека – его творческую лабораторию. Ведь даже воздух этой сферы наполнен импровизацией и неоднозначностью. В последние три-пять лет подобные весьма успешные попытки предпринимаются все более широким кругом исследователей – физиологов, психологов и специалистов по нелинейной физике. В этой статье мы рассмотрим два примера творческих процессов – сочинение стихов и джазовую импровизацию.

Серотонин является одним из основных модуляторов нейронной активности как на системном уровне, так и на уровне локальных (на малых расстояниях) взаимодействий. Однако в отличие от синаптически связанных нейронных ансамблей, математические модели, на качественном уровне описывающие серотонин­управляемые нейронные схемы, практически отсутствуют. В данной работе мы предлагаем относительно простую модель серотонэргического (серотонин­генерирующего и серотонин­чувствительного) нейрона.

Описывается методика исследования электроэнцефалограмм (ЭЭГ) на основе построения авторегрессионных моделей и оценки причинности по Грейнджеру по экспериментальным данным. ЭЭГ были записаны с головного мозга крыс линии WAG/Rij, страдающих абсанс­эпилепсией. При анализе ЭЭГ были выявлены эпизоды, которые достаточно хорошо описываются линейным отображением небольшого порядка, а также эпизоды с выраженной нелинейностью. Проведена систематизация эпизодов ЭЭГ в соответствии с полученными параметрами моделей и физиологическими состояниями животных.

Проведен детальный вейвлетный анализ электрической активности головного мозга, зарегистрированной во время сна у крыс с генетической предрасположенностью к абсанс­эпилепсии. Были использованы долговременные записи электроэнцефалограмм, где выявлены характерные особенности частотно­временной структуры сонных веретен – осцилляторных паттернов, являющихся электроэнцефалографическим коррелятом медленно­волнового сна. Работа проведена с использованием непрерывного вейвлетного преобразования.

Работа обобщает основные результаты анализа электроэнцефалограмм у крыс с генетической предрасположенностью к абсанс-эпилепсии (линия WAG/Rij). Описаны свойства эпилептической активности в домене частот и в домене времени, исследована динамика эпилептических разрядов, а также изменения структуры электроэнцефалограмм, предшествующие их появлению. Предложены физиологические интерпретации исследуемых явлений, которые могут способствовать лучшему пониманию природы эпилептических расстройств.

Предложен метод анализа электроэнцефалограмм, основанный на построении параметризованной стохастической модели (оператора эволюции) наблюдаемого процесса. Предложена функциональная форма оператора эволюции, описывающая как детерминированные, так и стохастические свойства исследуемого процесса. Параметры оператора эволюции реконструируются по экспериментальным данным с помощью Байесова подхода. Введены новые («быстрые») динамические переменные, учитывающие особенности электроэнцефалограммы и позволяющие построить оператор эволюции для ее участка протяженностью в несколько секунд.

В настоящей статье представлены подходы и методы моделирования и анализа ИК­термокарт открытой коры головного мозга человека, которые направлены на решение основной задачи: выделение надежных информативных признаков, по которым возможно обнаружить патологию головного мозга, классифицировать ее тип, и очертить ее границы. Создаваемый аналитический инструментарий также ориентирован на изучение фундаментальных проблем, связанных с механизмами ауторегуляции и компенсации в головном мозгу. Излагаемые методы и подходы апробированы на реальной истории заболевания.