癫痫的计算模型
癫痫的计算模型主要关注描述与癫痫相关的电生理表现，称为癫痫发作。为此，计算神经科学使用微分方程来重现实验记录的信号的时间演变。2008年出版的一本书《癫痫的计算神经科学》，[1]总结了到当年为止的不同工作。从预测信号到理解潜在的机制，使用癫痫的计算模型的目的是多样的。[2]
危机现象（癫痫发作）存在于不同的尺度[3]和不同的生物[4]中，具有一定的动力学特性。我们可以区分不同的方法：现象学模型专注于观察到的动力学，通常将目标减少到几个维度，这有利于从动力学系统理论[5]的角度进行研究，更多的机制模型可以解释癫痫发作背后生物物理学的相互作用。也可以用这些方法来建模并分析大脑不同区域之间的相互作用[6](在这种情况下，网络的概念起着重要作用[7])或发作状态的过渡期[8]。这些大规模的方法的优势在于能够与人类的记录相关联，这是脑电图 electroencephalography（EEG）的功劳。现象学模型为临床研究提供了新的方向，特别是作为治疗难治性癫痫的补充手段。[9][10]
其他方法是利用这些模型，从神经元尺度上利用生物物理学的描述，试图理解这些癫痫发作的机制。[11][12][13][14]这使得我们能够理解体内平衡的作用，理解物理量(例如钾的浓度)和观察到的病理动力学之间的联系。
近年来，这一领域的研究进展迅速，无论是在难治性癫痫的直接临床应用，还是指导实验工作的基础研究，对我们理解和治疗癫痫都具有重要意义。
参考文献
- ↑ Computational neuroscience in epilepsy. Ivan Soltesz, Kevin Staley (1st ed.). Amsterdam: Academic. 2008. ISBN 978-0-12-373649-9. OCLC 281558250.
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