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Neuron synchronization analyzed through spatial-temporal attention
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OA
AI
DOI：10.3389/fncom.2025.1655462.png)
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摘要
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神经元同步化是指神经元群体间活动的时间协调过程，该过程构成了协同信息处理的基础，支持对多样化感觉刺激的编码，并促进在动态环境中的适应性行为。以往关于同步化的研究主要强调了速率编码和神经元之间的成对相互作用，这些研究为理解涌现的网络现象提供了有价值的见解，但仍不足以捕捉尖峰序列中时间动力学的全部复杂性，特别是尖峰间间隔。为解决此局限性，我们通过用花香混合物刺激的方式，在活体中记录了天蛾（Manduca sexta）初级嗅觉中枢——触角叶（AL）的神经集群，并系统地改变其中一个混合物中单一气味剂的浓度。随后，我们应用了整合现代注意力机制和生成归一化流的机器学习方法，实现了提取半可解释的注意力权重，这些权重可表征动态神经元间的相互作用。这些学习到的权重不仅再现了神经元同步化的既定原理，还有助于对触角叶（AL）中的两种主要细胞类型（局部 interneurons (LNs) 和投射神经元 (PNs)）进行功能分类。此外，通过实验操纵回路中的兴奋/抑制平衡，我们的方法揭示了同步化强度与气味剂成分之间的关系，为理解嗅觉网络如何编码和整合复杂感觉输入提供了新的见解。
Keyword:
neural synchronization
bio-inspired neural networks
generative model
attention-mechanism
antennal lobe
期刊
F
IF:
2.3
论文数:
95
被引数:
4.3K
机构
引用论文
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