Çift Fitzhugh-Nagumo nöronları için çatallanma denetimi

Abstract

Sinaptik bir boşluk düğümü yoluyla elektriksel olarak bağlaşımı yapılan bir çift Fitzhugh-Nagumo nöronu üzerinde çalışılmaktadır. Bu nöronlar kendilerine sağlanan elektrik akımı yoluyla kontrol edilebilmektedirler. Elde edilen sistem çok girdili çok çıktılı (MIMO) tipi doğrusal olmayan bir sistemdir. Çatallanma kuramı ve MATLAB tabanlı MATCONT yazılımı kullanılarak elde edilen modeldeki çatallanma koşulları tespit edilmiş olup biyolojik olarak önemi olabileceği düşünülerekten değişik sinaptik iletkenlik değerleri kullanılarak analiz tekrar edilmiştir. Analiz sonuçlarının elde edilmesinin arkasından söz konusu çatallanmaları düzeltebilmek için denetleyici tasarımları yapılmaktadır. Bu denetleyici nöronlara uygun profilde bir elektrik akımı uygulayarak çatallanmanın neden olduğu olumsuz sonuçları gidermektedir. Çift nöron modeli iki giriş ve iki çıkışlı bir model olarak düşünülebileceği için ikinci derece bir arındırma süzgecinin kullanılması gerekli olmaktadır. Süzgecin çıkışı doğrusal karesel düzeltici ve izdüşümsel denetim yöntemlerinden yararlanarak hesaplanmış bir kazanç tarafından sürülmektedir.

A pair of identical Fitzhugh-Nagumo neuron models are coupled together through a gap junction (electrical synapse). These neurons are excited by external current. We have represented the system as an electrical circuit and the gap as synaptic conductance. The complete system is a nonlinear multi-input, multi-output (MIMO) type. By using bifurcation theory and the MATLAB based software package called MATCONT we tracked the neuron parameters that lead to bifurcation conditions. Actually, any change in the structure and the function of the synapse causes severe psychiatric and neurological disorders. So that, we studied the couple of the (F-N) model by selected different values of the synaptic conductance. For each value of the synaptic conductance we analyzed the bifurcations for the parameters of the neurons one-by-one using MATCONT. After that, we designed a controller to correct the defective in a neuron activity caused by the change in synaptic conductivity and the change in the neurons parameters. In this research, a washout filter controller of the second order type is used. This controller provides an electrical current injection to control the unwanted behavior of the neurons due to parametric bifurcations. Linear Quadratic Regulator (LQR) supported by projective control theory, serves as the reference method in the design of the controller.