Saeid Sanei - EEG Signal Processing and Machine Learning

Здесь есть возможность читать онлайн «Saeid Sanei - EEG Signal Processing and Machine Learning» — ознакомительный отрывок электронной книги совершенно бесплатно, а после прочтения отрывка купить полную версию. В некоторых случаях можно слушать аудио, скачать через торрент в формате fb2 и присутствует краткое содержание. Жанр: unrecognised, на английском языке. Описание произведения, (предисловие) а так же отзывы посетителей доступны на портале библиотеки ЛибКат.

EEG Signal Processing and Machine Learning: краткое содержание, описание и аннотация

Предлагаем к чтению аннотацию, описание, краткое содержание или предисловие (зависит от того, что написал сам автор книги «EEG Signal Processing and Machine Learning»). Если вы не нашли необходимую информацию о книге — напишите в комментариях, мы постараемся отыскать её.

Explore cutting edge techniques at the forefront of electroencephalogram research and artificial intelligence from leading voices in the field

EEG Signal Processing and Machine Learning — читать онлайн ознакомительный отрывок

Ниже представлен текст книги, разбитый по страницам. Система сохранения места последней прочитанной страницы, позволяет с удобством читать онлайн бесплатно книгу «EEG Signal Processing and Machine Learning», без необходимости каждый раз заново искать на чём Вы остановились. Поставьте закладку, и сможете в любой момент перейти на страницу, на которой закончили чтение.

Тёмная тема
Сбросить

Интервал:

Закладка:

Сделать

Similarly I kcan be related to the maximal conductance EEG Signal Processing and Machine Learning - изображение 49, activation variable a K, and a driving force ( E – E K) as:

(3.17) EEG Signal Processing and Machine Learning - изображение 50

and I leakis related to the maximal conductance EEG Signal Processing and Machine Learning - изображение 51and a driving force ( E – E l) as:

(3.18) EEG Signal Processing and Machine Learning - изображение 52

The changes in the variables a Na , a k , and h Navary from 0 to 1 according to the following equations:

(3.19) 320 321 where α E - фото 53

(3.20) 321 where α E and β E are respectively forward and backward rate - фото 54

(3.21) where α E and β E are respectively forward and backward rate functions - фото 55

where α ( E ) and β ( E ) are respectively forward and backward rate functions and λ tis a temperature‐dependent factor. The forward and backward parameters depend on voltage and were empirically estimated by Hodgkin and Huxley as:

(3.22) 323 324 325 - фото 56

(3.23) 324 325 326 - фото 57

(3.24) 325 326 327 - фото 58

(3.25) 326 327 As stated in the Simulator for N - фото 59

(3.26) 327 As stated in the Simulator for Neural Networks and Action Potentials - фото 60

(3.27) As stated in the Simulator for Neural Networks and Action Potentials SNNAP - фото 61

As stated in the Simulator for Neural Networks and Action Potentials (SNNAP) literature [12], the α ( E ) and β ( E ) parameters have been converted from the original Hodgkin–Huxley version to agree with the present physiological practice where depolarization of the membrane is taken to be positive. In addition, the resting potential has been shifted to –60 mV (from the original 0 mV). These equations are used in the model described in the SNNAP. In Figure 3.4an AP has been simulated. For this model the parameters are set to C m= 1.1 μF cm −2, картинка 62= 100 ms cm −2, картинка 63= 35 mS cm −2, картинка 64= 0.35 mS cm −2, and E Na = 60 mV.

The simulation can run to generate a series of APs as practically happens in the case of event‐related potential (ERP) signals. If the maximal ionic conductance of the potassium current картинка 65, is reduced the model will show a higher resting potential. Also, for картинка 66= 16 mS cm −2, the model will begin to exhibit oscillatory behaviour. Figure 3.5shows the result of a Hodgkin–Huxley oscillatory model with reduced maximal potassium conductance.

The SNNAP can also model bursting neurons and central pattern generators. This stems from the fact that many neurons show cyclic spiky activities followed by a period of inactivity. Several invertebrate as well as mammalian neurons are bursting cells and exhibit alternating periods of high‐frequency spiking behaviour followed by a period of no spiking activity.

Figure 34 A single AP in response to a transient stimulation based on the - фото 67

Figure 3.4 A single AP in response to a transient stimulation based on the Hodgkin–Huxley model. The initiated time is at t = 0.4 ms and the injected current is 80 μA cm −2for a duration of 0.1 ms. The selected parameters are C m= 1.2 μF cm −2, картинка 68= 100 mS cm −2, 35 mS cm 2 035 mS cm 2 and E Na 60 mV - фото 69= 35 mS cm −2, 035 mS cm 2 and E Na 60 mV Figure 35 The AP from a HodgkinHuxley - фото 70= 0.35 mS cm −2, and E Na = 60 mV.

Figure 35 The AP from a HodgkinHuxley oscillatory model with reduced maximal - фото 71

Figure 3.5 The AP from a Hodgkin–Huxley oscillatory model with reduced maximal potassium conductance.

3.2.4 Morris–Lecar Model

A simpler model than that of Hodgkin–Huxley for simulating spiking neurons is the Morris–Lecar model [14]. This model is a minimal biophysical model, which generally exhibits single AP. This model considers that the oscillation of a slow calcium wave depolarizing the membrane leads to a bursting state. The Morris–Lecar model was initially developed to describe the behaviour of barnacle muscle cells. The governing equations relating the membrane potential ( E ) and potassium activation w kto the activation parameters are given as:

(3.28) 329 where I iis the combination of three ionic currents calcium Ca - фото 72

(3.29) where I iis the combination of three ionic currents calcium Ca potassium - фото 73

where I iis the combination of three ionic currents, calcium (Ca), potassium (K) and leak ( l ) and similar to the Hodgkin–Huxley model, are products of a maximal conductance картинка 74, activation components (in such as a Ca, w k), and the driving force E . The changes in the potassium activation variable w kis proportional to a steady‐state activation function w ∞( E ) (a sigmoid curve) and a time‐constant function τ k( E ) (a bell‐shaped curve). These functions are respectively defined as:

Читать дальше
Тёмная тема
Сбросить

Интервал:

Закладка:

Сделать

Похожие книги на «EEG Signal Processing and Machine Learning»

Представляем Вашему вниманию похожие книги на «EEG Signal Processing and Machine Learning» списком для выбора. Мы отобрали схожую по названию и смыслу литературу в надежде предоставить читателям больше вариантов отыскать новые, интересные, ещё непрочитанные произведения.


Отзывы о книге «EEG Signal Processing and Machine Learning»

Обсуждение, отзывы о книге «EEG Signal Processing and Machine Learning» и просто собственные мнения читателей. Оставьте ваши комментарии, напишите, что Вы думаете о произведении, его смысле или главных героях. Укажите что конкретно понравилось, а что нет, и почему Вы так считаете.

x