سمیرا جلال زاده - گروه مهندسی پزشکی، دانشکده فنی و مهندسی، واحد علوم و تحقیقات آذربایجان شرقی، دانشگاه آزاد اسلامی واحد تبریز-ایران- مسئول مکاتبات
همایون ابراهیمیان - گروه مهندسی پزشکی، دانشکده فنی و مهندسی، واحد علوم و تحقیقات آذربایجان شرقی، دانشگاه آزاد اسلامی واحد تبریز-ایران

اطلاعات مربوط به فعالیت عصبی در یک پاسخ عصبی رمزگذاری شده و معمولاٌ محرک های اساسی که باعث فعالیت عصبی می شوند، نا شناخته هستند. این مقاله یک راه حل عددی برای بازسازی محرک از پاسخ های عصبی هاجکین- هاکسلی را زمانیکه دینامیک عصبی بازیابی می شود، ارائه می دهد. محرک توسط اولین بازیابی حداکثر رسانایی کانال های یونی و سپس حل معادلات هاجکین- هاکسلی برای محرک، بازسازی می شود. نتایج نشان می دهد که محرک بازسازی شده تقریب خوبی از محرک اصلی است. دینامیک عصبی بازیابی شده که نشان دهنده تغییرات وابسته به ولتاژ در کانال های یونی است، به درک تغییرات در بیوشیمی عصبی کمک می کند. همانطور که دینامیک عصبی غیر خطی باعث میشود که ارائه معکوس تحلیلی از یک نورون کاری سخت و دشوار باشد، روش عددی، یک راه حل محلی مسئله برای بازسازی محرک و بازیابی دینامیک عصبی را فراهم می کند. مدل های نوع هاجکین – هاکسلی مجموعه ای از پارامترها را به عنوان ورودی پذیرفته و داده هایی برای توصیف فعالیت الکتریکی نورون به عنوان تابعی از زمان تولید می کند. در این مقاله سعی در طراحی الگوریتم های معکوس برای پیش بینی مجموعه ای از مقادیر پارامتر ورودی از داده های اثر ولتاژ 1 تولید شده توسط این مدل خواهیم نمود. میتوان گفت این اولین روش بهینه سازی پارامتر برای تقریب های نشان داده شده به صورت نظری و تئوری به روش مدلسازی سلول عصبی با معکوس سازی مدل هاجکین-هاکسلی با استفاده از گیرش جریان می باشد.

بازسازی محرک، هاجکین-هاکسلی، معکوس پاسخ عصبی، بازیابی دینامیک عصبی، الگوریتم معکوس