毫无疑问，大脑是人体最重要的器官。它控制着我们如何运动、反应、思考和感觉，并使我们拥有复杂的情感和记忆。大脑由大约860亿个神经元组成，形成一个复杂的网络。这些神经元通过化学和电信号来接收、处理和传递信息。

了解神经元如何对不同的信号作出反应，可以进一步了解认知和发育，并改善对大脑紊乱的管理。但从实验的角度研究神经元网络是一项复杂且偶尔有侵入性的过程。数学模型提供了一种非侵入性的方法来完成理解神经元网络的任务，但目前大多数模型要么计算量太大，要么不能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，由东京理工大学池口彻教授领导的研究小组在一个计算简单的神经元模型(即Izhikevich神经元模型)中分析了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。虽然我们分析的是单个神经元模型，但该模型在计算神经科学中经常被使用，并没有阐明它的所有性质。我们的研究填补了这一空白，”池口教授解释道。研究团队还包括冢本耀太先生和同样来自东京科学大学的博士生对马女士。

神经元对正弦信号(一种形状像正弦波的信号，平滑而周期性地振荡)的响应已经在实验中得到了阐明。这些响应可以是周期的、准周期的或混沌的。前人对伊兹克维奇神经元模型的研究表明，该模型可以模拟神经元的周期性响应。Ikeguchi教授解释说:“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，而且也表现出非周期性响应。”

然后，研究团队定量分析了数据集中有多少种不同类型的“峰间间隔”，然后用它来区分周期性和非周期性反应。当一个神经元接收到足够多的刺激时，它会发出“尖峰信号”，从而将信号传递给下一个神经元。峰值间隔是指两个连续峰值之间的间隔时间。

他们发现，神经元对振幅大于某一阈值的信号作出周期性反应，而振幅低于该阈值的信号则产生非周期性反应。他们还使用一种名为“频闪观察点”的技术详细分析了伊兹克维奇神经元模型的响应，这有助于他们识别伊兹克维奇神经元模型的非周期响应实际上是准周期响应。

当被问及这项研究的未来意义时，池口教授说，“这项研究仅限于单个神经元的模型。在未来，我们将准备许多这样的模型，并结合它们来阐明神经网络是如何工作的。我们还将准备两种类型的神经元，兴奋性神经元和抑制性神经元，并使用它们来模拟真实的大脑，这将帮助我们理解大脑中信息处理的原理。”

使用一个简单的模型来精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，并照亮了未来对认知和发育障碍的理解。

参考

DOI: https://doi.org/10.1587/nolta.13.367