神经动力学研究进展.pptx

神经动力学研究进展汇报人：2024-01-12

引言神经动力学基本原理神经动力学研究方法与技术神经动力学在认知科学中的应用神经动力学在神经精神疾病研究中的应用神经动力学研究展望与挑战

引言01

神经动力学是研究神经系统动态行为的科学领域，关注神经元和神经网络如何产生、传递和处理信息的过程。神经动力学对于理解大脑的工作原理、认知功能的实现以及神经系统疾病的诊断和治疗具有重要意义。神经动力学的定义与重要性重要性神经动力学定义

研究背景随着神经科学、计算科学和数学等学科的交叉融合，神经动力学研究逐渐成为热点领域。通过建模和仿真等手段，可以深入探究神经系统的复杂行为。研究意义神经动力学研究有助于揭示大脑的高级功能，如学习、记忆、决策等，为人工智能和类脑计算提供灵感和借鉴。同时，对于神经性疾病的诊断和治疗也具有重要的指导意义。研究背景与意义

神经动力学基本原理02

01描述神经元膜电位变化的经典模型，基于离子通道的电导变化建立。Hodgkin-Huxley模型02简化神经元模型，将神经元视为输入输出的黑箱，便于分析神经网络的动力学行为。整合发放模型03结合Hodgkin-Huxley模型和整合发放模型的优点，具有较高的生物逼真度和计算效率。Izhikevich模型神经元模型

通过神经递质在突触间隙的释放和接收，实现神经元之间的信息传递。化学突触传递电突触传递神经网络通过突触前膜和突触后膜的直接电连接，实现神经元之间的快速电信号传递。由大量神经元相互连接构成的复杂网络，具有高度的非线性和动态性。030201突触传递与神经网络

神经元膜电位方程描述神经元膜电位随时间变化的微分方程，如Hodgkin-Huxley方程。神经网络动力学方程描述神经网络整体动力学行为的方程，如Wilson-Cowan方程、Amari方程等。神经场方程描述大脑皮层神经活动的连续模型，通过偏微分方程描述神经活动的空间分布和时间演化。神经动力学方程

神经动力学研究方法与技术03

123通过记录头皮上的电位变化，反映大脑神经元群体的电活动。具有高时间分辨率，能够实时监测大脑的动态变化。脑电图（EEG）通过测量大脑神经元活动时产生的微弱磁场变化，反映大脑的功能状态。与EEG相比，MEG具有更高的空间分辨率。脑磁图（MEG）同时采集EEG和MEG数据，能够提供更全面、准确的大脑活动信息，有助于深入研究神经动力学机制。EEG与MEG的结合脑电图与脑磁图技术

功能磁共振成像（fMRI）01利用磁共振成像技术，通过检测大脑血氧水平依赖信号的变化，间接反映大脑神经元的活动。具有高空间分辨率，能够准确定位大脑功能区。静息态fMRI02研究静息状态下大脑的自发神经活动，揭示大脑的内在功能连接和网络属性。任务态fMRI03研究特定任务下大脑的功能活动，揭示大脑的认知加工过程。功能磁共振成像技术

建立数学模型描述神经元的电生理特性和突触传递过程，为神经动力学研究提供理论基础。神经元模型构建由大量神经元相互连接形成的网络模型，模拟大脑的功能和结构特性，研究神经网络的动态行为和计算原理。神经网络模型利用计算机模拟技术，重现大脑神经元和网络的动态过程，验证和预测神经动力学理论。同时结合实验数据，不断优化和完善模型。计算模拟与仿真计算神经科学方法

神经动力学在认知科学中的应用04

注意力的神经基础研究发现了与注意力相关的神经网络和动态过程，如选择性注意和分配性注意的神经机制。感知觉与注意的交互作用揭示了感知觉和注意之间复杂的交互作用，如注意对感知觉的调制和增强效应。感知觉机制神经动力学研究揭示了感知觉信息的处理和传递机制，包括感觉信息的编码、传递和整合过程。感知觉与注意

03记忆巩固与回忆研究了记忆巩固和回忆过程中的神经动力学特征，如记忆的再激活和重构过程。01学习的神经机制神经动力学研究探索了学习过程中的神经可塑性变化，包括突触可塑性、神经元可塑性和网络可塑性等方面。02工作记忆与长期记忆揭示了工作记忆和长期记忆的神经基础和相关脑区，如前额叶皮层和海马等。学习与记忆

语言与思维的交互作用探索了语言与思维之间的复杂关系，如语言对思维的影响和思维对语言的塑造作用。语言障碍的神经机制研究了语言障碍（如失语症、阅读障碍等）的神经机制和相关治疗方法。语言处理的神经机制揭示了语言处理过程中的神经基础和动态过程，包括语音、语义和语法等方面的处理。语言与思维

神经动力学在神经精神疾病研究中的应用05

癫痫的神经网络异常放电癫痫患者的神经网络存在异常放电现象，这种放电可以在不同的时间和空间尺度上观察到，与正常人的神经网络放电模式存在显著差异。发作间期和发作期的动力学变化癫痫患者在发作间期和发作期表现出不同的神经动力学特征。发作间期可能存在神经网络的不稳定性，而发作期则表现为明显的异常同步放电。癫痫病灶的定位与神经动