Large scale modeling of the piriform cortex for analyzing antiepileptic effects
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this paper is to understand how we can model the brain as a so-called scale system for analyzing epileptic behaviour. In particular, we explore a large scale network model suitable for the piriform cortex. Well known from clinical experiments for its chaotic behavior, the piriform cortex is easy to model because it appears to be almost independent of other portions of the brain. We describe its behavior by moving the analysis from the time space into the phase space of the EEG signals. Although the model of the piriform cortex contains hundreds of variables, useful information can be extracted from a single EEG signal which can be perceived as a time series computed from the artificial electrodes. This transformation, from the time space of a time series to the phase space, is considered mandatory to extract the nonlinear characteristics related with chaos. In the phase space, we analyze the attractor built from the EEG by computing the Largest Lyapunov Exponent(LLE), and the Kaplan-York dimension (D-KY). In addition, the analysis in the phase space opens the problem of measuring the synchronization between two coupled subsystems using the model of the piriform cortex. In particular, in this paper, we have opted to quantify this by means of the the nonlinear interdependence, i.e., the so-called S measure. This index is used to measure the synchronization between two systems in the phase space, and tends to better describe the interaction between the systems than the classical cross-correlation coefficient.The goal of studying the piriform cortex model is to see if we can generate certain desirable phenomena by modifying some of the underlying control parameters. We investigate, in this paper, the Problem of Stimulus Frequency, which is motivated by studies of the frequency of the olfactory stimuli as recognized by the piriform cortex via its bulb, which involves the dependence of the level of chaos as a function of the frequency of a stimulus that is globally applied in the network via the olfactory bulb.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».