Генерализация участков коры головного мозга как mesh-сети сообщающихся нейронов / Generalization of cortical regions as mesh networks of communicating neurons

Анциперов В.Е. / Antsiperov, V.E.
Институт радиотехники и электроники им. В. А. Котельникова РАН; Российский новый университет / Kotel’nikov Institute of Radio Engineering and Electronics of RAS; Russian New University
Кершнер В.А. / Kershner, V.A.
Институт радиотехники и электроники им. В. А. Котельникова РАН; Российский новый университет / Kotel’nikov Institute of Radio Engineering and Electronics of RAS; Russian New University
Выпуск в базе РИНЦ
Анциперов В.Е., Кершнер В.А. Генерализация участков коры головного мозга как mesh-сети сообщающихся нейронов // Физические основы приборостроения. 2020. Т. 9. № 1(35). С. 79–84. DOI: 10.25210/jfop-2001-079084
Antsiperov, V.E., Kershner, V.A. Generalization of cortical regions as mesh networks of communicating neurons // Physical Bases of Instrumentation. 2020. Vol. 9. No. 1(35). P. 79–84. DOI: 10.25210/jfop-2001-079084


Аннотация: В приведенной статье показано, что если рассматривать нейронную сеть коры головного мозга как некоторую сеть связанных равнозначных узлов, то приходится предполагать, что такая сеть должна быть синхронизована по времени некоторой широковещательной трансляцией сообщений. Если такие широковещательные сигналы действительно имеют место, то они должны иметь общие характеристики и распространяться по всей сети — по коре головного мозга. На сегодняшний день в литературе имеется мало данных о подобной генерализации за исключением случаев, ограниченных во времени эпилептических разрядов, пароксизмальной активности и других проявлений синхронизации. В данной работе мы показываем, что если рассматривать активность коры головного мозга на значительных временных промежутках, превышающих традиционно принятые, то можно обнаружить эффекты, сходные с генерализованной синхронизацией. Причем в здоровой коре эти эффекты проявляются отчетливее, чем при нарушениях, например, при черепно-мозговых травмах.
Abstract: The paper shown that if we consider the neural network of the cerebral cortex as a network of related equivalent nodes. We have to assume that such a network must be synchronized in time by some broadcasting messages. If such broadcast signals do occur, then they must have common characteristics and spread throughout the cerebral cortex. To date, there is little evidence of such generalization in the literature except for cases of time-limited paroxysmal activity, epileptic discharges, and other synchronization manifestations. In this paper we show that if we consider the activity of the cerebral cortex at significant time intervals exceeding the traditionally accepted, we can find effects similar to generalized synchronization. Moreover, in cortex of healthy organism, these effects are more pronounced than in organism with brain disorder, for example with traumatic brain injuries.
Ключевые слова: кора головного мозга, нейронные сети, mesh-сети, синхронизация сетей, спектр ЭЭГ, многомасштабный корреляционный анализ (МКА), generalization of neuronal activity, cerebral cortex, neural networks, mesh networks, network synchronization, EEG spectrum, кора головного мозга


Литература / References
  1. Antsiperov, V. E., Obukhov, Yu.V., Komol’Tsev, I.G., and Gulyaeva, N. V. Segmentation of Quasiperiodic Patterns in EEG Recordings for Analysis of Post-Traumatic Paroxysmal Activity in Rat Brains // Pattern Recognition and Image Analysis (2017) 27: 789. DOI: 10.1134/s1054661817040022
  2. Antsiperov, V. E., Obukhov, Yu.V., and Kyznecova, G. D., Gnezdickii, V. V. Analysis of Hypersynchronization Brain Structures During Epileptic Discharges on the Basis of a Special Conical Representations of the EEG Signal // Zhurnal Radioelektroniki — Journal of Radio Electronics. 2014. No. 11. DOI: https://doi.org/10.13140/rg.2.2.26499.50722
  3. Antsiperov, V. E., Obukhov, Yu.V. Method of Automated Segmentation of Epileptic Discharges in the EEG of Rats // Zhurnal Radioelektroniki — Journal of Radio Electronics. 2016. No. 11.
  4. Xiao-Jing Wang. Neurophysiological and Computational Principles of Cortical Rhythms in Cognition // Physiol. Rev. Vol. 90. No. 3. 2010. DOI: 10.1152/physrev.00035.2008