電気生理学的データを使用した皮質内接続性のモデルベースの推定

このペーパーでは、電気生理学的測定からの皮質内接続性のモデルベースの推定のための新しい方法を提供します。Amari神経磁場方程式の接続関数のための新しい閉じた溶液は、電気生理学的観察の関数として導き出されます。結果として生じる皮質内の接続性推定値は、実験データから駆動されますが、計算モデルでエンコードされた中鏡神経力学によって制約されます。通常、てんかん患者の臨床データに隠されている皮質のダイナミクスを支配する生理学的メカニズムを画像化するために方法を使用する方法を示すためのデモンストレーションが提供されています。正確な推定パフォーマンスは、合成データを使用して実証されています。計算テストに続いて、発作が広がった場合に沈静化する発作開始前のサラウンド阻害の支配的な増加を示す患者データの結果が得られます。

This paper provides a new method for model-based estimation of intra-cortical connectivity from electrophysiological measurements. A novel closed-form solution for the connectivity function of the Amari neural field equations is derived as a function of electrophysiological observations. The resultant intra-cortical connectivity estimate is driven from experimental data, but constrained by the mesoscopic neurodynamics that are encoded in the computational model. A demonstration is provided to show how the method can be used to image physiological mechanisms that govern cortical dynamics, which are normally hidden in clinical data from epilepsy patients. Accurate estimation performance is demonstrated using synthetic data. Following the computational testing, results from patient data are obtained that indicate a dominant increase in surround inhibition prior to seizure onset that subsides in the cases when the seizures spread.