概述
在计算神经科学中,Wilson-Cowan模型描述了非常简单的兴奋性和抑制性模型神经元之间相互作用的动力学。该模型由Hugh R. Wilson和Jack D. Cowan提出的,该模型的目前已经广泛应用于对神经元群体的建模过程。
Wilson-Cowan模型在历史上的重要地位体现在,它使用相平面方法和数值解来描述神经元群体对刺激的反应。因为模型神经元很简单,所以只有基本的极限环行为,即神经振荡,之后模型会预测与刺激诱发的反应,常见的诱发反应主要包括总体反应中存在多个稳定状态和滞后现象。
由于Wilson-Cowan模型考虑的是两种类型的神经元:兴奋性神经元和抑制性神经元,所以在该模型的表达式中存在两个关键性的物理量,如下图所示:
图 1 Wilson-Cowan模型图解
在Wilson-Cowan模型中,E和I分别代表脑区内兴奋性神经元点火的比例和抑制性神经元点火的比例。
利用Wilson-Cowan模型,2008年Shusterman和Troy设计了一种方法,可以定性、定量预测癫痫活动,尤其可以准确预测癫痫发作的传播速度。
参考文献
[1] Shusterman, V; Troy, WC (2008). "From baseline to epileptiform activity: a path to synchronized rhythmicity in large-scale neural networks". Phys Rev E Stat Nonlin Soft Matter Phys. 77: 061911.