КОМП’ЮТЕРНЕ МОДЕЛЮВАННЯ НЕЙРОННОЇ АКТИВНОСТІ (МОДЕЛЬ ФІТЦХЬЮ-НАГУМО) З ВИКОРИСТАННЯМ PYTHON

Роман Сергійович Бондаренко, Андрій Іванович Ткачук

Анотація


У роботі розглянуто актуальну задачу розробки спеціалізованого програмного забезпечення для дослідження нелінійної динаміки збудливих біологічних систем. Об’єктом дослідження є математична модель ФітцХью-Нагумо, яка є канонічним спрощенням біофізичної моделі Ходжкіна-Хакслі. Метою роботи є створення інтерактивного програмного комплексу мовою програмування Python для чисельного моделювання та якісного аналізу цієї системи. В ході дослідження обґрунтовано вибір технологічного стеку, що включає бібліотеки NumPy та SciPy для виконання наукових обчислень, Matplotlib для візуалізації даних та фреймворк PyQt для реалізації графічного інтерфейсу користувача. Запропоновано архітектуру додатку, що базується на принципі розділення відповідальності (патерн MVC), що забезпечує гнучкість та розширюваність коду. Розроблений програмний комплекс «FHN-Solver» дозволяє в реальному часі досліджувати вплив параметрів моделі, зокрема вхідного стимулу, на динаміку системи. Проведено серію обчислювальних експериментів, в результаті яких успішно відтворено та візуалізовано ключові динамічні режими нейрона: стабільний стан спокою, генерацію одиночного потенціалу дії (спайку) та режим автоколивань (граничний цикл). Практична значимість роботи полягає у створенні ефективного інструменту для використання в освітньому процесі та наукових дослідженнях у галузі обчислювальної нейронауки.


Повний текст:

PDF

Посилання


FitzHugh R. Impulses and physiological states in theoretical models of nerve membrane // Biophysical Journal. – 1961. – Vol. 1, No. 6. – P. 445–466.

Hairer E., Wanner G. Solving Ordinary Differential Equations II: Stiff and Differential-Algebraic Problems. – 2nd ed. – Berlin, Heidelberg : Springer-Verlag, 1996. – 614 p.

Harris C. R. et al. Array programming with NumPy // Nature. – 2020. – Vol. 585, No. 7825. – P. 357–362.

Hodgkin A. L., Huxley A. F. A quantitative description of membrane current and its application to conduction and excitation in nerve // The Journal of Physiology. – 1952. – Vol. 117, No. 4. – P. 500–544.

Hunter J. D. Matplotlib: A 2D Graphics Environment // Computing in Science & Engineering. – 2007. – Vol. 9, No. 3. – P. 90–95.

Izhikevich E. M. Dynamical Systems in Neuroscience: The Geometry of Excitability and Spiking. – Cambridge, MA : The MIT Press, 2007. – 464 p.

Keener J. P., Sneyd J. Mathematical Physiology. – New York : Springer-Verlag, 1998. – 790 p.

Nagumo J. S., Arimoto S., Yoshizawa S. An active pulse transmission line simulating nerve axon // Proceedings of the IRE. – 1962. – Vol. 50, No. 10. – P. 2061–2070.

Summerfield M. Rapid GUI Programming with Python and Qt: The Definitive Guide to PyQt Programming. – Upper Saddle River, NJ : Prentice Hall, 2008. – 648 p.

Virtanen P. et al. SciPy 1.0: fundamental algorithms for scientific computing in Python // Nature Methods. – 2020. – Vol. 17, No. 3. – P. 261–272.


Посилання

  • Поки немає зовнішніх посилань.