阅读时间：2023-11-25
1 介绍
年份：2018
作者：Yamamoto H, Moriya S, Ide K, WPI-高级材料研究所 (WPI-AIMR)，东北大学，日本
期刊： Science advances,
引用量：90
这篇论文研究了大脑的模块化组织对其运作能力、整合分割能力和鲁棒性的基础。通过将微加工技术与离体皮质网络结合起来，研究了四个相互连接的神经模块的动态结构和功能特性。研究发现，模块之间的耦合程度会影响模块之间的一致性活动，强耦合会导致模块之间保持一致的活动，而弱耦合则导致活动仅在模块内部局部化。研究还显示，具有单一连接模式的网络比合并或三维连接模式在动态特性上具有更高的Q值。单一连接模式具有展示从空间模块中的少数神经元到整个网络的各种激活的能力。这项研究揭示了非线性单元复杂网络中模块化组织的新功能优势。
2 创新点
（1）利用微细加工技术与体外皮质网络相结合，探索四个相互连接的神经模块的动态特性和功能特点。
（2）发现强度耦合导致模块之间持续一致的活动，而弱耦合导致活动仅局限在模块内部。
（3）在实验的计算模型中发现，一种称为Q的动力学丰富性测量指标，在单键模式下比合并或三键模式下更高。
（4）单键模式展示了与其他模式相比独特的动态特性，例如活动范围变化从空间模块中的少量神经元到整个网络。
（5）揭示了模块化组织在非线性单位复杂网络中的新功能优势。
4 算法
引入了动态丰富度Q来直接衡量神经元网络的变化，并定义了Q的计算方法。
\begin{aligned} &\Theta=\Theta_{\mathrm{CC}}\Theta_{\mathrm{GNA}}= \\ &\left(1-\frac{m}{2(m-1)}\sum_{\mu=1}^{m}\left|p_{\mu}(r_{ij})-\frac{1}{m}\right|\right)\left(1-\frac{m}{2(m-1)}\sum_{\mu=1}^{m}\left|p_{\mu}(\Gamma_{t})-\frac{1}{m}\right|\right) \end{aligned}
5 实验分析
- 单键模式的动态丰富度显著高于合并或三重键模式。
- 单键模式显示出更广泛的不同模块之间的相关性。
6 思考
这篇论文是从脑科学的实验角度，仿真了大脑皮层的活动，说明了单键连接的各个模块之间的表现由于多键的连接。定义了一个Q指标来说明这几个模块之间的活动强度。没有任何启发和参考价值。
