减轻大脑:猫神经网络聚类分析模型揭示了有前途的预防策略
苏格兰一个国际调查小组得出的从巴西和德国扩大研究基地对大脑的复杂连接套件被称为神经网络使用计算机模拟和一种称为聚类分析的技术。基本上,他们建立了一个计算机模型,一只猫的大脑corticocortical网络分为65区域和不同密度的纤维连接。地区分为四个集群,或认知区域:视觉、听觉、somatosensory-motor, frontolimbic。
研究人员受到计算机模型seizure-like条件和测试三种不同的方式来控制或避免seizure-like电模式在计算机模型。他们的研究结果发表在本期的杂志混乱:一个跨学科的非线性科学》杂志上。的团队报告结果,调查的具体seizure-related问题称为同步抑制使用聚类分析评价三种干预措施。
结果表明,三种方法的治疗潜力修正电紊乱在大脑中,延迟反馈控制是最高效的同步抑制。另两种方法实现同步抑制的团队分析了外部用于驾驶和激活选定的神经元。
“我们在一个现实的调查同步的破坏神经网络模型的连接体系结构是由一群子,我们发现最重要和有趣的方面的验证同步抑制延迟反馈控制的效率更高和更有效的比其他两个方法:外部用于驾驶和激活选定的神经元。,重要的是,延迟反馈控制是一种干预,不损伤神经元,”安东尼奥M巴蒂斯塔博士说,研究小组的领导人研究数学和统计学系州立大学低角Grossa,巴西。
聚类分析是指算法方法常用的识别、分类和比较对象被研究到structures-clusters-that分享类似的措施。广泛应用于许多学科分析一系列的特点,从模式识别的经济数据,文本分析和生物参数,在这种情况下分析大脑的电输出。
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长期以来证明,哺乳动物的大脑有一个大脑皮层,复杂网络特性,和参与的认知功能和复杂的感知任务。也有大量的文献皮质网络猫大脑皮层。临床证据表明与一小群神经元的同步问题发挥关键作用在某些病理条件如帕金森氏病、震颤和癫痫。
“出于这个原因,重要的是要研究如何控制或抑制神经元相同步破裂节律恢复正常spiking-bursting活动在神经网络中,”巴蒂斯塔说。他们的希望是一种新颖的分析方法使用聚类分析将有很高的实用价值识别生产潜力为未来的治疗路径。“研究抑制同步是重要的因为他们与精神疾病,”巴蒂斯塔解释道。
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出版
Ewandson噢et al。抑制相位同步的网络根据猫的大脑。混乱:一个跨学科的非线性科学学报,2016年出版。doi: 10.1063/1.4945796
