AI用語集
人工知能の完全辞典
ホジキン・ハクスリー・モデル
ナトリウム、カリウム、漏れイオン電流を表現する連立微分方程式を通じて、神経活動電位のダイナミクスを記述する数理モデル。
イジケビッチ・モデル
詳細なモデルの動的な豊かさと計算効率を組み合わせた二次元の神経モデルで、様々な神経発火パターンを再現できる。
膜電位
静止状態におけるニューロンの内部と外部の電位差で、通常-70mV程度であり、イオンポンプと濃度勾配によって維持される。
イオン電流
特定のチャネルを通じて神経膜を横切るイオン（Na+、K+、Ca2+、Cl-）の流れで、膜電位の変動を生成する。
電位依存性チャネル
膜電位に応じてイオン伝導性が変化する膜タンパク質で、活動電位の発生と伝播に不可欠。
時間的統合
ニューロンが時間的に連続するシナプス入力を統合し、発火閾値に達して活動電位を生成するプロセス。
フィッツヒュー・南雲モデル
ホジキン・ハクスリー・モデルの二次元単純化で、速い電位変数と遅い回復変数を通じて神経の興奮性の本質を捉える。
漏れ積分発火モデル
シナプス電流の統合を電荷漏れと共に記述する単純化された神経モデルで、閾値に達するとスパイクを生成する。
Morris-Lecarモデル
筋肉とニューロンの興奮性を記述する二変数ニューロンモデルで、電位依存性カルシウム電流とカリウム電流を組み込んでいます。
Hindmarsh-Roseモデル
カオス的振る舞いとバースト放電パターンを含む複雑なダイナミクスを再現する三次元ニューロンモデル。
Wilson-Cowanモデル
興奮性および抑制性ニューロン集団のダイナミクスと相互作用を記述する微分方程式系。
Rulkovモデル
バーストダイナミクスと異なるニューロン放電状態間の遷移を効果的に捉える離散時間ニューロンモデル。
Mihalaş-Nieburモデル
複数のイオン電流を含み、幅広いニューロンダイナミクスを再現できる一般化された離散時間ニューロンモデル。
興奮性シナプス後電位 (EPSP)
シナプス後膜の漸次的な脱分極化で、放電の確率を高め、通常グルタミン酸受容体によって媒介される。
抑制性シナプス後電位 (IPSP)
シナプス後膜の過分極化または抑制性シャントで、放電の確率を低下させ、GABAまたはグリシンが関与する。
ケーブルモデル
樹状突起と軸索を円筒形のケーブルとして扱い、その中の電気ポテンシャルの受動的伝播を数学的に記述するもの。
バースト発火
急速なスパイクの群れが続いた後に沈黙期間が続く放電パターンであり、高速および低速のダイナミクス間の相互作用によって生じる。