[论文解读] On the critical signatures of neural activity

Benedetta Mariani, Giorgio Nicoletti+4 more|arXiv (Cornell University)|May 11, 2021

Neural dynamics and brain function被引用 4

一句话总结

本文提出了一种建模框架，通过引入随机诱导互信息作为关键机制，调和了无标度神经爆发与爆裂噪声之间的矛盾，并与内在临界性相统一。利用多阵列探针获取的大鼠皮层数据，表明外部噪声驱动爆发动力学，而内在相关性则反映了临界态组织特征。

ABSTRACT

The critical brain hypothesis has emerged as an attractive framework to understand the functional implications of the variability in brain activity. However, the mechanisms behind the observed emergent collective neural patterns remain unclear. Here we propose a modeling framework to reconcile apparent contrasting results. We show that the presence of scale-free neuronal avalanches and the associated crackling-noise relation can be explained by the presence of an extrinsic, stochastic-induced mutual information in the system, whereas the intrinsic spatial correlation structure shows the typical features of systems close to their critical point. We test our results on data obtained from the rat's cortex through state-of-the-art multi-array probes.

研究动机与目标

• 为解决大脑中观察到的神经活动模式之间的矛盾，特别是无标度爆发与临界态特征之间的矛盾。
• 研究外部噪声与内在相关性如何在不违背临界性的前提下共存于神经系统中。
• 开发一种建模框架，以解释神经群体活动的涌现集体模式及其功能意义。
• 将模型预测与大鼠新皮层高分辨率多阵列记录数据进行对比验证。

提出的方法

• 作者引入一种包含外部噪声的随机动力学模型，以模拟神经群体活动。
• 他们推导出一种随机诱导互信息度量，以量化外部噪声对神经相关性的影响。
• 该模型整合了在临界点附近已知会涌现的内在空间相关性结构。
• 他们利用大鼠体感皮层多阵列探针获取的数据验证模型预测。
• 该框架通过独立的分析组件，区分了噪声驱动的爆发动力学与内在临界相关性。

实验结果

研究问题

• RQ1 无标度神经爆发与爆裂噪声如何与临界系统典型的内在空间相关性共存？
• RQ2 外部随机噪声在神经群体爆发动力学形成中起什么作用？
• RQ3 内在相关性在多大程度上反映了真实的临界性，而非噪声诱导的人为效应？
• RQ4 是否能够通过统一模型同时解释神经数据中的爆发统计特性与临界相关性结构？

主要发现

• 外部随机诱导互信息成功解释了神经活动中无标度神经爆发与爆裂噪声的产生。
• 数据中内在空间相关性结构表现出临界点附近系统的特征，支持临界脑假说。
• 该模型将噪声驱动的爆发动力学与内在临界相关性分离开来，解决了先前研究中的明显矛盾。
• 在大鼠新皮层数据上的验证结果表明，在所提出的框架下，爆发统计特性与临界相关性模式共存。