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Synaptic Scaling Improves the Stability of Neural Mass Models Capable of Simulating Brain Plasticity

机译：突触缩放可改善能够模拟大脑可塑性的神经质量模型的稳定性

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摘要

Neural mass models offer a way of studying the development and behaviorof large-scale brain networks through computer simulations. Suchsimulations are currently mainly research tools, but as they improve, theycould soon play a role in understanding, predicting, and optimizing patienttreatments, particularly in relation to effects and outcomes of braininjury. To bring us closer to this goal, we took an existing state-of-theartneural mass model capable of simulating connection growth throughsimulated plasticity processes. We identified and addressed some ofthe model’s limitations by implementing biologically plausible mechanisms.The main limitation of the original model was its instability,which we addressed by incorporating a representation of the mechanismof synaptic scaling and examining the effects of optimizing parametersin the model. We show that the updated model retains all the merits ofthe original model, while being more stable and capable of generatingnetworks that are in several aspects similar to those found in real brains.
机译：神经质量模型提供了一种通过计算机仿真研究大规模大脑网络的发育和行为的方式。这种模拟目前主要是研究工具，但随着它们的改进，它们可能很快会在理解，预测和优化患者治疗中发挥作用，特别是在脑损伤的影响和结果方面。为了使我们更接近这个目标，我们采用了现有的最新质量模型，该模型能够通过模拟可塑性过程来模拟连接增长。我们通过实施生物学上可行的机制来识别并解决了模型的某些局限性。原始模型的主要局限性是它的不稳定性，我们通过结合突触缩放机制的表示并检查模型中优化参数的效果来解决它。我们显示，更新的模型保留了原始模型的所有优点，同时更稳定并且能够生成在某些方面与真实大脑相似的网络。

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  • 来源
    《Neural computation》 |2020年第2期|424-446|共23页
  • 作者

    Jure Demsar; Rob Forsyth;

  • 作者单位

    Faculty of Computer and Information Science University of Ljubljana 1000 Ljubljana Slovenia and MBLab Department of Psychology Faculty of Arts University of Ljubljana Slovenia;

    Translational and Clinical Research Institute Newcastle University Newcastle upon Tyne NE1 4LP U.K.;

  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);美国《化学文摘》(CA);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
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