Human Neocortical Neurosolver — от нейрона к сенсорам (почти)
#neuroimaging #programming #resources
Давно не пополняла коллекцию полезных тулбоксов. Несколько дней назад вышла новая версия библиотеки HNN (Human Neocortical Neurosolver) на Python (с описанием исходного программного обеспечения можно ознакомиться в этой публикации).
Ценность этой библиотеки в том, что в очень user-friendly формате она позволяет соотносить МЭГ/ЭЭГ данные с клеточной активностью нейронов, их порождающей. Работать можно, в частности, с вызванными потенциалами или осцилляторной активностью. На фоне оптимистичности подхода можно выделить два ограничения:
1. Фактически основной ингредиент тулбокса — это моделирование активности кортикальных источников в виде первичного тока с использованием биофизической модели нейронов. Соотнесение же с измерениями на МЭГ/ЭЭГ сенсорах осуществляется за счет сопоставления смоделированной активности кортикальных источников и той, которая была реконструирована на основе МЭГ/ЭЭГ с помощью методов решения обратной задачи. Решение обратной задачи в этом случае — отдельный изолированный шаг. О сложностях, которые его могут сопровождать, я писала в одном из предыдущих постов. Получается, что биофизическая модель описывает переход с микроуровня клеток на макроуровень кортикальных источников, но не на уровень сенсоров. Т. е. на выходе мы получаем сопоставление моделей “нейрон-диполь” и “сенсор-диполь”. Это очевидным образом может порождать искажения.
2. Сама используемая биофизическая модель опирается на архитектуру колонок пирамидальных нейронов неокортекса и не затрагивает иные возможные архитектуры. Впрочем, сами используемые параметры (пропорции возбуждения/торможения, специфичные для каждого слоя синаптические взаимодействия и характеристики спайковой активности) обеспечивают некоторые степени свободы.
Несмотря на текущие ограничения подхода, он открывает пространство для тестирования гипотез. В частности, с помощью HNN получилось сформировать предсказания об источниках спонтанных бета-осцилляций в неокортексе, которые затем были подтверждены на основе инвазивных данных мышей и обезьян.
На видео — пример симуляции вызванной активности. А по этой ссылке можно найти пример скрипта, который решает обратную задачу для соматосенсорной вызванной активности, наблюдаемой в МЭГ-данных, а затем моделирует сеть нейронов, репродуцирующую активность соответствующих источников.
#neuroimaging #programming #resources
Давно не пополняла коллекцию полезных тулбоксов. Несколько дней назад вышла новая версия библиотеки HNN (Human Neocortical Neurosolver) на Python (с описанием исходного программного обеспечения можно ознакомиться в этой публикации).
Ценность этой библиотеки в том, что в очень user-friendly формате она позволяет соотносить МЭГ/ЭЭГ данные с клеточной активностью нейронов, их порождающей. Работать можно, в частности, с вызванными потенциалами или осцилляторной активностью. На фоне оптимистичности подхода можно выделить два ограничения:
1. Фактически основной ингредиент тулбокса — это моделирование активности кортикальных источников в виде первичного тока с использованием биофизической модели нейронов. Соотнесение же с измерениями на МЭГ/ЭЭГ сенсорах осуществляется за счет сопоставления смоделированной активности кортикальных источников и той, которая была реконструирована на основе МЭГ/ЭЭГ с помощью методов решения обратной задачи. Решение обратной задачи в этом случае — отдельный изолированный шаг. О сложностях, которые его могут сопровождать, я писала в одном из предыдущих постов. Получается, что биофизическая модель описывает переход с микроуровня клеток на макроуровень кортикальных источников, но не на уровень сенсоров. Т. е. на выходе мы получаем сопоставление моделей “нейрон-диполь” и “сенсор-диполь”. Это очевидным образом может порождать искажения.
2. Сама используемая биофизическая модель опирается на архитектуру колонок пирамидальных нейронов неокортекса и не затрагивает иные возможные архитектуры. Впрочем, сами используемые параметры (пропорции возбуждения/торможения, специфичные для каждого слоя синаптические взаимодействия и характеристики спайковой активности) обеспечивают некоторые степени свободы.
Несмотря на текущие ограничения подхода, он открывает пространство для тестирования гипотез. В частности, с помощью HNN получилось сформировать предсказания об источниках спонтанных бета-осцилляций в неокортексе, которые затем были подтверждены на основе инвазивных данных мышей и обезьян.
На видео — пример симуляции вызванной активности. А по этой ссылке можно найти пример скрипта, который решает обратную задачу для соматосенсорной вызванной активности, наблюдаемой в МЭГ-данных, а затем моделирует сеть нейронов, репродуцирующую активность соответствующих источников.
YouTube
HNN Event Related Potential
Visualization of cortical activity underlying event related potentials as simulated by the Human Neocortical Neurosolver (HNN). Colors in the network correspond to membrane potential.