研究脑细胞如何响应来自邻居的信号有助于理解认知和发育。然而，通过实验测量大脑的活动是复杂的。神经元模型提供了一种研究大脑的非侵入性方法，但大多数现有模型要么是计算密集型的，要么无法模拟复杂的神经元反应。
最近，东京理科大学的一个团队使用计算简单的神经元模型来模拟神经元的一些复杂反应。
大脑无疑是人体中最重要的器官。它控制着我们如何移动、反应、思考、感受，并使我们能够拥有复杂的情绪和记忆。大脑由大约860亿个神经元组成，形成一个复杂的网络。这些神经元使用化学和电信号接收、处理和传递信息。
了解神经元对不同信号的反应可以进一步了解认知和发育，并改善对脑部疾病的管理。但是通过实验研究神经元网络是一个复杂且偶尔具有侵入性的过程。
数学模型提供了一种非侵入性的方法来完成理解神经网络的任务。尽管如此，大多数当前模型的计算量太大，或者无法充分模拟不同类型的复杂神经元反应。
在最近发表在《非线性理论及其应用》上的一项研究中，由东京理科大学TohruIkeguchi教授领导的研究小组IEICE分析了计算简单的神经元模型Izhikevich神经元模型中神经元的一些复杂反应.
“我的实验室从事神经科学的研究，这项研究分析了神经元模型的基本数学特性。虽然我们在本研究中分析了单个神经元模型，但该模型通常用于计算神经科学，并且并未阐明其所有属性。我们的研究填补了这一空白，”池口教授解释道。该研究团队还包括YotaTsukamoto先生和博士。同样来自东京理科大学的学生HonamiTsushima女士。
神经元对正弦输入(形状像正弦波的信号，平滑且周期性地振荡)的响应已通过实验得到阐明。这些响应可以是周期性的、准周期性的或混沌的。先前对Izhikevich神经元模型的研究表明，它可以模拟神经元的周期性反应。“在这项工作中，我们分析了Izhikevich神经元模型响应正弦信号的动力学行为，发现它不仅表现出周期性响应，而且表现出非周期性响应，”Ikeguchi教授解释说。
然后，研究小组定量分析了数据集中有多少种不同类型的“尖峰间间隔”，然后用它来区分周期性和非周期性响应。当一个神经元收到足够的刺激时，它会发出“尖峰信号”，从而将信号传导到下一个神经元。尖峰间间隔是指两个连续尖峰之间的间隔时间。
他们发现神经元对幅度大于特定阈值的信号提供周期性响应，低于该阈值的信号会引起非周期性响应。他们还使用一种称为“频闪观测点”的技术详细分析了Izhikevich神经元模型的响应，这有助于他们确定Izhikevich神经元模型的非周期性响应实际上是准周期性响应。
当被问及这项研究的未来影响时，池口教授说：“这项研究仅限于单个神经元的模型。未来，我们将准备许多这样的模型并将它们结合起来，以阐明神经网络的工作原理。我们还将准备两种类型的神经元，兴奋性和抑制性神经元，并用它们来模拟真实的大脑，这将有助于我们理解大脑中信息处理的原理。”
使用简单模型准确模拟神经元反应是这一令人兴奋的研究领域向前迈出的重要一步。它阐明了未来理解认知和发育障碍的道路。
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