Hodgkin-Huxley型神経回路網における自律的状態遷移の特性変化

摘要

脳の柔軟な情報処理機構を明らかにしようと，神経細胞のカオスの効果に着目した神経回路モデルの研究が行われている．しかし従来の研究では簡略化された神経回路モデルにおいてカオス的性質が議論されており，複雑な脳との関連を直接扱うことができていない．そこで我々は脳に近い詳細な神経回路モデルの構築を目指し，Hodgkin-Huxley方程式を採用してシミュレーションを行った．そしてその結果，脳と神経回路モデルに共通して現れ，カオスと関連があると考えられる自律的状態遷移を確認した．%The neural networks including chaotic properties in neurons are important studies to reveal the flex- ibile information processing mechanism of brain. But in conventional studies, chaotic properties are discussed in simplified neural networks, so chaotic phenomena in brain haven't been compared to in neural networks directly. Therefore, a Hodgkin-Huxley neural network(HHNN) is applied to make conform to approach phenomena in real brain. An autonomous transition related to chaos in both of brain and HHNN is observed in the simulation using HHNN.