A numerical simulation of neural fields on curved geometries
Notice bibliographique
Résumé
Despite the highly convoluted nature of the human brain, neural field models typically treat the cortex as a planar two-dimensional sheet of ne;urons. Here, we present an approach for solving neural field equations on surfaces more akin to the cortical geometries typically obtained from neuroimaging data. Our approach involves solving the integral form of the partial integro-differential equation directly using collocation techniques alongside efficient numerical procedures for determining geodesic distances between neural units. To illustrate our methods, we study localised activity patterns in a two-dimensional neural field equation posed on a periodic square domain, the curved surface of a torus, and the cortical surface of a rat brain, the latter of which is constructed using neuroimaging data. Our results are twofold: Firstly, we find that collocation techniques are able to replicate solutions obtained using more standard Fourier based methods on a flat, periodic domain, independent of the underlying mesh. This result is particularly significant given the highly irregular nature of the type of meshes derived from modern neuroimaging data. And secondly, by deploying efficient numerical schemes to compute geodesics, our approach is not only capable of modelling macroscopic pattern formation on realistic cortical geometries, but can also be extended to include cortical architectures of more physiological relevance. Importantly, such an approach provides a means by which to investigate the influence of cortical geometry upon the nucleation and propagation of spatially localised neural activity and beyond. It thus promises to provide model-based insights into disorders like epilepsy, or spreading depression, as well as healthy cognitive processes like working memory or attention.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».