Текущий выпуск Номер 5, 2026 Том 18

Все выпуски

Результаты поиска по 'electrophysiology':
Найдено статей: 2
  1. Карпаев А.А., Алиев Р.Р.
    Применение упрощенного неявного метода Эйлера для решения задач электрофизиологии
    Компьютерные исследования и моделирование, 2020, т. 12, № 4, с. 845-864

    Рассматривается упрощенный неявный метод Эйлера как альтернатива явному методу Эйлера, являющемуся наиболее распространенным в области численного решения уравнений, описывающих электрическую активность нервных клеток и кардиоцитов. Многие модели электрофизиологии имеют высокую степень жесткости, так как описывают динамику процессов с существенно разными характерными временами: миллисекундная деполяризации предшествует значительно более медленной гиперполяризации при формировании потенциала действия в электровозбудимых клетках. Оценка степени жесткости в работе проводится по формуле, не требующей вычисления собственных значений матрицы Якоби системы ОДУ. Эффективность численных методов сравнивается на примере типичных представителей из классов детальных и концептуальных моделей возбудимых клеток: модели Ходжкина–Хаксли для нейронов и Алиева–Панфилова для кардиоцитов. Сравнение эффективности численных методов проведено с использованием распространенных в биомедицинских задачах видов норм. Исследовано влияние степени жесткости моделей на величину ускорения при использовании упрощенного неявного метода: выигрыш во времени при высокой степени жесткости зафиксирован только для модели Ходжкина–Хаксли. Обсуждаются целесообразность применения простых методов и методов высоких порядков точности для решения задач электрофизиологии, а также устойчивость методов. Обсуждение позволяет прояснить вопрос о причинах отказа от использования высокоточных методов в пользу простых при проведении практических расчетов. На примере модели Ходжкина–Хаксли c различными степенями жесткости вычислены производные решения высших порядков и обнаружены их значительные максимальные абсолютные значения. Последние входят в формулы констант аппроксимации и, следовательно, нивелируют малость множителя, зависящего от порядка точности. Этот факт не позволяет считать погрешности численного метода малыми. Проведенный на качественном уровне анализ устойчивости явного метода Эйлера позволяет оценить вид функции параметров модели для описания границы области устойчивости. Описание границы области устойчивости, как правило, используется при априорном принятии решения о выборе величины шага численного интегрирования.

    Karpaev A.A., Aliev R.R.
    Application of simplified implicit Euler method for electrophysiological models
    Computer Research and Modeling, 2020, v. 12, no. 4, pp. 845-864

    A simplified implicit Euler method was analyzed as an alternative to the explicit Euler method, which is a commonly used method in numerical modeling in electrophysiology. The majority of electrophysiological models are quite stiff, since the dynamics they describe includes a wide spectrum of time scales: a fast depolarization, that lasts milliseconds, precedes a considerably slow repolarization, with both being the fractions of the action potential observed in excitable cells. In this work we estimate stiffness by a formula that does not require calculation of eigenvalues of the Jacobian matrix of the studied ODEs. The efficiency of the numerical methods was compared on the case of typical representatives of detailed and conceptual type models of excitable cells: Hodgkin–Huxley model of a neuron and Aliev–Panfilov model of a cardiomyocyte. The comparison of the efficiency of the numerical methods was carried out via norms that were widely used in biomedical applications. The stiffness ratio’s impact on the speedup of simplified implicit method was studied: a real gain in speed was obtained for the Hodgkin–Huxley model. The benefits of the usage of simple and high-order methods for electrophysiological models are discussed along with the discussion of one method’s stability issues. The reasons for using simplified instead of high-order methods during practical simulations were discussed in the corresponding section. We calculated higher order derivatives of the solutions of Hodgkin-Huxley model with various stiffness ratios; their maximum absolute values appeared to be quite large. A numerical method’s approximation constant’s formula contains the latter and hence ruins the effect of the other term (a small factor which depends on the order of approximation). This leads to the large value of global error. We committed a qualitative stability analysis of the explicit Euler method and were able to estimate the model’s parameters influence on the border of the region of absolute stability. The latter is used when setting the value of the timestep for simulations a priori.

  2. Лошкарев Р.И., Постнов Д.Э.
    Модификация биофизической модели нейроглиоваскулярной единицы для улучшения характеристик сигнала BOLD
    Компьютерные исследования и моделирование, 2026, т. 18, № 5, с. 1379-1400

    Функциональная магнитно-резонансная томография (фМРТ) на основе сигнала BOLD (blood-oxygen-level-dependent — зависящего от уровня оксигенации крови) является ведущим методом неинвазивного картирования активности головного мозга человека. Количественная интерпретация данных фМРТ требует биофизических моделей, прослеживающих многостадийную сигнальную цепь от электрической активности нейронов до измеряемого гемодинамического отклика. Биофизическая модель нейроглиоваскулярной единицы (НГВЕ), описывающая нейронную динамику на основе формализма Ходжкина – Хаксли, кальциевую сигнализацию в астроците, электрофизиологию гладкомышечной клетки и баллонную модель гемодинамики, является перспективным инструментом для предсказательного моделирования динамики сигнала BOLD при фМРТ. Однако результаты расчета с использованием существующей версии модели НГВЕ показывают ряд расхождений с экспериментальными данными. В настоящей работе идентифицированы причины этого несоответствия, в том числе отсутствие в модели механизма устойчивой вазодилатации через эпоксиэйкозатриеновые кислоты (EET). Для решения этой проблемы модель НГВЕ дополнена описанием EET-пути, связывающего астроцитарный кальций с кальцием гладкомышечной клетки, а также добавлена метаболическая инерция потребления кислорода. Совместно с уточнением значений параметров модели это позволило устранить нефизиологичное снижение сигнала BOLD при длительной стимуляции нейрона и воспроизвести устойчивое плато BOLD +5% с постстимульным снижением порядка −1,5%. Выполнено систематическое вычислительное исследование (30 экспериментов, ∼ 165 расчетных случаев) начального овершута гемодинамического отклика. Установлено, что ускорение динамики поперечных мостиков само по себе обеспечивает каноническое время достижения пика BOLD; усиление вклада калиевых каналов внутреннего выпрямления (KIR) для этого не требуется, но именно оно приводит уровень в конце стимуляции к наблюдаемому значению и тем самым формирует отношение овершута. Проверка на сетке из 16 условий стимуляции (32 расчета для двух конфигураций модели) показала, что форма отклика сохраняется при длительностях 10–30 с и токах I = 0,018–0,022 мА/см2, и позволила очертить границы применимости модели. Выявлен вклад исследованных сигнальных путей в характеристики BOLD-сигнала: быстрый K+/KIR-путь формирует начальный овершут, тогда как медленный EET-путь поддерживает плато, что согласуется с двухфазной (быстрой и медленной) динамикой функциональной гиперемии.

    Loshkarev R.I., Postnov D.E.
    Modification of the biophysical model of the neuro-glia-vascular unit to improve the characteristics of the BOLD signal
    Computer Research and Modeling, 2026, v. 18, no. 5, pp. 1379-1400

    Functional magnetic resonance imaging (fMRI) based on the blood-oxygen-level-dependent (BOLD) signal is the leading method for non-invasive mapping of human brain activity. Quantitative interpretation of fMRI data requires biophysical models that trace the multi-stage signaling chain from neuronal electrical activity to the measured hemodynamic response. The biophysical model of the neurogliovascular unit (NGVU), which describes neuronal dynamics based on the Hodgkin –Huxley formalism, calcium signaling in astrocytes, smooth muscle electrophysiology, and a balloon model of hemodynamics, is a promising tool for predictive modeling of BOLD signal dynamics in fMRI. However, calculation results using the existing version of the NGVU model show several discrepancies with experimental data. In this study, we identify the reasons for this discrepancy, including the absence of a mechanism for sustained vasodilation via epoxyeicosatrienoic acids (EET) in the model. To address this issue, the NGVU model is supplemented with a description of the EET pathway linking astrocytic calcium to smooth muscle calcium, and metabolic inertia of oxygen consumption is added. Together with refinement of the model parameter values, this made it possible to eliminate the non-physiological decrease in the BOLD signal during long-term neuron stimulation and reproduce a stable BOLD plateau of +5% with a poststimulus decrease of about −1.5%. A systematic computational study (30 experiments, ∼ 165 computational cases) of the initial overshoot of the hemodynamic response was performed. It was found that acceleration of cross-bridge dynamics alone provides canonical BOLD peak timing; strengthening KIR is not required for this, but brings the late-stimulus level to the observed value and thereby determines the overshoot ratio. A sweep over 16 stimulation conditions (32 simulation runs for two model configurations) showed that the response shape is preserved for stimulus durations of 10–30 s at I = 0.018–0.022 mA/cm2, and delineated the limits of the model’s applicability. The contribution of the studied signaling pathways to the BOLD signal characteristics was revealed: the fast K+/KIR pathway generates the initial overshoot, while the slow EET pathway maintains the plateau, consistent with the biphasic (fast and slow) dynamics of functional hyperemia.

Журнал индексируется в Scopus

Полнотекстовая версия журнала доступна также на сайте научной электронной библиотеки eLIBRARY.RU

Журнал включен в базу данных Russian Science Citation Index (RSCI) на платформе Web of Science

Международная Междисциплинарная Конференция "Математика. Компьютер. Образование"

Международная Междисциплинарная Конференция МАТЕМАТИКА. КОМПЬЮТЕР. ОБРАЗОВАНИЕ.