Abundant Firing Patterns in a Memristive Morris–Lecar Neuron Model

爆裂 生物神经元模型 混乱的 生物系统 记忆电阻器 物理 非线性系统 计算机科学 神经元 分叉 统计物理学 控制理论(社会学) 人工智能 神经科学 生物 控制(管理) 量子力学
作者
Guoyuan Qi,Yu Wu,Jianbing Hu
出处
期刊:International Journal of Bifurcation and Chaos [World Scientific]
卷期号:31 (11): 2150170-2150170 被引量:12
标识
DOI:10.1142/s0218127421501704
摘要

Improving the neuron model and studying its electrical activities according to the real biophysical environment are significant in human cognitive brain activity and neural behavior. The complex transmembrane motion of ions on the neuronal cell membrane can establish time-varying electromagnetic fields and affect the transition firing patterns of neurons. In this paper, a threshold memristor is used to describe the electromagnetic induction and magnetic field effects of neuron cell membrane ion exchange to improve the neuron model, and a memristive Morris–Lecar (mM–L) neuron model is proposed. Numerical simulation confirms that different intensities of electromagnetic fields can produce distinct pattern transitions in electrical activities of the neuron, such as periodic bursting, periodic spiking, chaotic bursting. From the perspective of neuron’s interspike interval (ISI), the ISIs bifurcation in the multiparameter planes, ISIs firing periods, the variance of ISIs and other methods are used to find the trend of the mM–L neuron firing pattern transition. Finally, based on the 4D nonlinear differential equation of the mM–L neuron model, the complete electronic implementation of the model is designed. The output of the designed circuit is consistent with the theoretical prediction, which is extremely useful for studying the dynamics of a single neuron.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
gege完成签到,获得积分10
1秒前
www完成签到 ,获得积分10
2秒前
bkagyin应助rainbow采纳,获得10
2秒前
2秒前
3秒前
3秒前
3秒前
墨与白发布了新的文献求助10
4秒前
ztt完成签到,获得积分20
5秒前
Cyxxx发布了新的文献求助10
5秒前
5秒前
马开峰完成签到,获得积分10
6秒前
魔幻的如冰完成签到,获得积分10
6秒前
MJC完成签到,获得积分10
7秒前
7秒前
汉堡包应助kavins凯旋采纳,获得10
8秒前
ztt发布了新的文献求助10
8秒前
南闲竹完成签到,获得积分10
8秒前
别摆发布了新的文献求助10
10秒前
10秒前
所所应助chengziheng采纳,获得10
10秒前
Hello应助碳TENET碳采纳,获得10
11秒前
jzy发布了新的文献求助50
12秒前
大眼完成签到 ,获得积分10
13秒前
soar完成签到 ,获得积分0
13秒前
hyPang完成签到,获得积分10
14秒前
14秒前
14秒前
所所应助科研通管家采纳,获得10
14秒前
Orange应助科研通管家采纳,获得50
14秒前
顾矜应助科研通管家采纳,获得10
14秒前
NexusExplorer应助科研通管家采纳,获得10
14秒前
NexusExplorer应助科研通管家采纳,获得10
14秒前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
15秒前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
15秒前
酷波er应助科研通管家采纳,获得10
15秒前
彭于晏应助科研通管家采纳,获得10
15秒前
星辰大海应助科研通管家采纳,获得10
15秒前
Max完成签到,获得积分10
15秒前
15秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Modern Epidemiology, Fourth Edition 5000
Kinesiophobia : a new view of chronic pain behavior 5000
Molecular Biology of Cancer: Mechanisms, Targets, and Therapeutics 3000
Digital Twins of Advanced Materials Processing 2000
Weaponeering, Fourth Edition – Two Volume SET 2000
Signals, Systems, and Signal Processing 610
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 纳米技术 化学工程 生物化学 物理 计算机科学 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 冶金 细胞生物学 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6018659
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 7608315
关于积分的说明 16159667
捐赠科研通 5166272
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2765260
邀请新用户注册赠送积分活动 1746869
关于科研通互助平台的介绍 1635395