微观神经元脑血流建模发展历史

功能性神经成像技术是通过测量代谢的任一方面或神经化学的一个方面来测量神经元活动的变化。最常用的技术依赖于大脑活动的增加会导致能量代谢的增加和局部脑血流量的不成比例的增加。功能性脑成像可以识别慢性疼痛的新的潜在机制，可以提供可共同开发的生理和药理学治疗靶点。新的化合物正在开发中，其有可能调节我们认为对疼痛感知很重要的大脑控制系统。增加多学科合作，使用更精确的工具来理解疼痛矩阵中的反应，有望在未来几十年内开发出新的、更有效的慢性疼痛疗法。

相关问题

微观神经元建模发展历史

20世纪40年代，心理学家W·Mcculloch和数理逻辑学家W·Pitts提出了神经元的数学模型，这是微观神经元建模的开端。20世纪50年代，Rosenblatt提出了感知机模型，它是一种单层前馈神经网络，可以用于二分类问题。20世纪60年代，Werbos提出了反向传播算法，可以用于训练多层前馈神经网络。20世纪70年代，Hopfield提出了能量函数，可以用于模拟神经元之间的相互作用。20世纪80年代，Kohonen提出了自组织特征映射网络，可以用于聚类和降维。20世纪90年代，Boltzmann机和支持向量机等新的神经网络模型被提出。21世纪以来，深度学习技术的发展使得神经网络在图像识别、自然语言处理等领域取得了巨大成功。

微观神经网络动力学特性

微观神经网络的动力学特性指的是该网络中神经元之间的相互作用和活动模式。以下是一些常见的微观神经网络动力学特性：

1. 稳定性：微观神经网络通常会追求稳定的状态，即在没有外部输入的情况下，神经元之间的活动会趋向于平衡。这种平衡状态可以通过各种机制来实现，例如抑制和兴奋之间的平衡、自我抑制等。

2. 激活传播：当一个神经元被激活时，它会通过突触连接将信号传递给其他神经元。这种激活传播可以沿着特定的路径或者在整个网络中发生，从而引发连锁反应。

3. 异步性：微观神经网络中的神经元通常是异步激活的，即它们在不同的时间点被激活。这种异步性可以增加网络的稳定性，并且使其能够处理多个输入和产生复杂的动态行为。

4. 可塑性：微观神经网络具有可塑性，即其连接权重和结构可以通过学习和适应来改变。这种可塑性使得网络能够适应不同的输入模式，并根据经验进行调整和优化。

5. 路径强化：微观神经网络中的神经元之间的连接可以通过重复使用而变得更强。这种路径强化可以通过长期增强和抑制等机制来实现，从而使得特定的输入模式更容易在网络中传播。

这些是微观神经网络常见的动力学特性，它们在神经系统中起着重要的作用，帮助我们理解和解释大脑活动的基本原理。