مدل نورون بیولوژیک
مدل نورون بیولوژیک معمولاً به عنوان یک مدل نورون اسپایک شناخته می‌شود، توضیحی ریاضی از خواص سلول‌های خاص و مشخص در سیستم عصبی است که پتانسیل‌های الکتریکی نیز در سراسر غشای سلولی خود ایجاد می‌کند در تقریباً یک میلی ثانیه ، همان‌طور که در شکل ۱ نشان داده مشاهده میکنید. نورون های اسپایک به عنوان یک واحد مهم سیگنالینگ سیستم عصبی شناخته می‌شوند و به همین دلیل توصیف عملکرد آنها از اهمیت بالایی برخوردار است. شایان ذکر است که تمام سلولهای سیستم عصبی نوع اسپایکی را تولید نمی‌کنند که در دامنه ی تعریفی مدل نورون های اسپایک تعریف شده است. به عنوان مثال سلولهای موی حلزون، سلولهای گیرنده شبکیه و سلولهای دو قطبی شبکیه اسپایک ندارند. علاوه بر این، بسیاری از سلولهای سیستم عصبی به عنوان سلولهای عصبی طبقه‌بندی نمی‌شوند بلکه درعوض به عنوان گلیا طبقه‌بندی می شوند. درنهایت، مدلهای عصبی بیولوژیکی با هدف بازگرداندن قابلیتهای کنترل از دست رفته مانند ادراک ، تصمیم‌گیری و کنترل مداوم اندام، مکانیسمهای اساسی عملکرد سیستم عصبی را توضیح می‌دهند. به این معنا، مدل‌های نورون بیولوژیکی با مدل‌های نورون مصنوعی که پیش‌بینی نتایج آزمایش‌های مربوط به بافت عصبی بیولوژیکی فرض نمی‌شوند متفاوت است (اگرچه مدل‌های نورون مصنوعی نیز به اجرای وظایف ادراک و تخمین مربوط هستند). بر این اساس، یک جنبه مهم از مدل‌های نورون بیولوژیکی، اعتبار سنجی آزمایشی و استفاده از واحدهای فیزیکی برای توصیف روش آزمایشی مرتبط با پیش‌بینی‌های مدل است.
مدل‌های نورون را می‌توان با توجه به واحدهای فیزیکی رابط مدل، به دو دسته تقسیم کرد. هر طبقه می‌تواند بیشتر با توجه به سطح انتزاع و جزئیات تقسیم شود:
اگرچه در علم و مهندسی چند مدل توصیفی برای سطوح مختلف انتزاع وجود ندارد، اما تعداد مدلهای نورون‌های مختلف، گاهی متناقض، بسیار زیاد است. این وضعیت تا حدودی نتیجه بسیاری از تنظیمات آزمایشی مختلف است . دشواری جدا کردن خصوصیات ذاتی یک نورون واحد از اثرات اندازه‌گیری و تعامل بسیاری از سلول‌ها (اثرات شبکه) نیز مسبب این وضعیت نیز هست. برای تسریع همگرایی به یک نظریه واحد، ما در هر گروه چندین مدل را لیست می‌کنیم، و در صورت کاربرد، اشاراتی نیز به پشتیبانی از آزمایش‌ها می‌کنیم.
مدل‌های این گروه ارتباط بین جریان‌های غشای عصبی در مرحله ورودی و ولتاژ غشای موجود در مرحله خروجی را توصیف می‌کنند. گسترده‌ترین تحقیق تجربی در این دسته از مدل‌ها توسط دو دانشمند به نام های هاچکین و هاکسلی در اوایل دهه ۱۹۵۰ با استفاده از یک آزمایش انجام شد که به خاطر نام این دو این دسته هاچکین-هاکسلی نامیده شد که پروسه تقریبی آزمایس این گونه بود با استفاده از یک آزمایش غشای سلولی را سوراخ شد و اجازه اعمال فشار یک ولتاژ یا جریان غشایی خاص را صادر شد.اکثر رابط‌های عصبی برقی مدرن از تحریک الکتریکی خارج سلولی استفاده می‌کنند تا از سوراخ شدن غشاء که منجر به مرگ سلول و آسیب بافت می‌شود، تا حد امکان جلوگیری شود. از این رو، مشخص نیست که مدل‌های نورون الکتریکی تا چه اندازه تحریک خارج سلولی را در خود نگه می‌دارند (به مراجعه کنید)
یکی از اولین مدلهای یک نورون برای اولین بار در سال ۱۹۰۷ توسط لوئیس لاپیک بررسی شد. که در آن نورون به مرور زمان نمایان می‌شود. .
که فقط مشتق قانون قانون ظرفیت است ،. هنگامی که یک جریان ورودی اعمال می‌شود، ولتاژ غشایی با گذشت زمان افزایش می‌یابد تا اینکه به یک آستانه ثابت برسد، که در آن نقطه اسپایک عملکرد دلتا رخ می‌دهد و ولتاژ را به پتانسیل استراحت خود بازنشانی می‌کند، پس از آن مدل همچنان به کار خود ادامه می‌دهد. فرکانس آتش این مدل به طور خطی و بدون محدود شدن با افزایش جریان ورودی افزایش می‌یابد.
این مدل با معرفی یک دوره تناوبی از دوره نسوز که می‌تواند با جلوگیری از آتش سوزی آن در طی آن دوره، فرکانس آتش یک نورون را محدود کند، دقیق تر می‌شود. از طریق برخی محاسبات مربوط به تبدیل فوریه، فرکانس آتش به عنوان تابعی از یک جریان ورودی ثابت بنابراین به نظر می‌رسد.
کاستی باقی مانده از این مدل این است که هیچ حافظه ای وابسته به زمان ندارد. اگر مدل مدتی سیگنال زیر آستانه را دریافت کند، آن را افزایش می‌دهد ولتاژ را برای همیشه حفظ می‌کند تا دوباره آتش بگیرد. این ویژگی به وضوح با رفتار عصبی مشاهده شده مطابقت ندارد.
مدل هاجکین-هاکسلی (H&H مدل)الگویی از رابطه جریان جریانهای یونی در غشای سلول عصبی و ولتاژ غشای سلول است.این مجموعه شامل مجموعه ای از معادلات دیفرانسیل غیرخطی است که رفتار کانال‌های یونی را که در غشای سلولی آکسون غول پیکر مرکب نفوذ می‌کنند، توصیف می‌کند. هاچکین و هاکسلی برای این کار جایزه نوبل فیزیولوژی یا پزشکی در سال ۱۹۶۳ دریافت کردند.
توجه داشته باشید که قبل از رابطه ولتاژ جریان ما، این بار تعمیم یافته است تا چندین جریان وابسته به ولتاژ را شامل شود:
هر جریان توسط قانون اهم به عنوان داده می‌شود
جایی که رسانایی یا مقاومت معکوس است که می‌تواند از نظر میانگین ثابت گسترش یابد و به ترتیب کسری فعال سازی و غیرفعال سازی و تعیین می‌کند که چه تعداد یون می‌تواند از طریق کانالهای غشایی موجود جریان یابد. این بسط توسط فرمول
و بخشهایی از سینتیک مرتبه اول پیروی می‌کنند.
با دینامیک مشابه برای ساعت، که در آن ما می‌توانیم از و یا و استفاده کنیم برای کسری دروازه خود را تعریف کنیم.
مدل هوچکین-هاکسلی ممکن است گسترش یابد تا جریانهای یونی اضافی را دربرگیرد. به‌طور معمول، این شامل جریان‌های ورودی Ca and Na و Na به سمت داخل، و همچنین چندین نوع جریان K بیرونی از جمله جریان «نشت» است.نتیجه نهایی می‌تواند در ۲۰ پارامتر انتهای کوچک باشد که باید برای یک مدل دقیق تخمین زده یا اندازه‌گیری شود و برای سیستم‌های پیچیده نورون‌هایی که به راحتی توسط کامپیوتر قابل ردیابی نیستند. در نتیجه ساده‌سازی‌های دقیق مدل هوچکین-هاکسلی مورد نیاز است.
مدل یکپارچه آتش و ادغام نشتی، همچنین توسط لوئیز لاپیکمورد مطالعه قرار گرفته‌است، مشکل حافظه با اضافه کردن یک اصطلاح «نشت» به پتانسیل غشاء، حل می‌شود، و منعکس کننده انتشار یون هایی است که در هنگام مقداری از تعادل از طریق غشای رخ می‌دهد.
به نظر می رسد در جایی که مقاومت غشایی است، همان‌طور که درمیابیم و همان‌طور که قبلاً تصور می‌شد عایق مناسبی نیست. این جریان ورودی را مجبور می‌کند که از آستانه تجاوز کند تا باعث آتش سلول شود، در غیر این صورت هرگونه تغییر در پتانسیل را به سادگی می‌کند؛ بنابراین فرکانس آتش یا فرکانس شلیک به نظر می‌رسد.
که برای جریانهای ورودی بزرگ به مدل بدون نشت قبلی با دوره مقاوم همگرا می‌شود. این مدل همچنین می‌تواند به سلولهای عصبی مهاری گسترش یابد.
پیشرفت‌های اخیر در محاسبات کسری محاسباتی و نظری منجر به شکل جدیدی از مدل می‌شود، به نام کسری ادغام شده و آتش توسط تدانشمندی به نام تکا و همکارانش ایجاد شده‌است. مزیت بزرگ این مدل این است که می‌تواند تمام فعالیت‌های گذشته را ضبط و یکپارچه کند و می‌تواند اقتباس های وابسته به زمان مشاهده شده در نورونهای هرمی را تولید کند. مدل دارای شکل زیر است . جزئیات بیشتری را می‌توان در اینجا یافت.
مدل Galves-Löcherbach یک توسعه خاص از مدل یکپارچه و آتش نشت است، ذاتاً تصادفی است. این مدل وسط آنتونیو گالوز و اوا لوچباخ ساخته شده‌است.با توجه به مشخصات مدل ، formula_10 احتمال وجود دارد که نورون داده شده در یک بازه زمانی می‌لرزد formula_11 ممکن است توسط
formula_12
جایی که یک‌وزن سیناپسی است و تأثیر نورون را توصیف می‌کند formula_13 روی نورون formula_10, formula_15نشت را بیان می‌کند و formula_16 تاریخچه نورون اسپایک formula_10 را قبل از formula_11 فراهم میکند.البته با توجه به
formula_19
در مدل انتگرال و آتش نمایی، تولید اسپایک، به دنبال معادله نمایی است:
جایی که formula_21 پتانسیل غشایی است ، formula_22 آستانه بالقوه غشاء است ، formula_23 زمان غشاء است. ثابت ، formula_24 پتانسیل استراحت است. که درآن formula_25 میزان وضوح ابتکار عمل پتانسیل ، معمولاً در حدود ۱ میلی ولت برای نورونهای هرمی قشر مغز است. هنگامی که پتانسیل غشاء از formula_22 عبور کند، در زمان محدود به بی‌نهایت منحرف می‌شود.
ساده‌سازی‌ها در مورد هاجکین-هاکسلی توسط FitzHugh و Nagumo در سال ۱۹۶۱ و ۱۹۶۲ معرفی شدند. به دنبال توصیف «خود تحریک احیا کننده» توسط یک ولتاژ غشای بازخورد مثبت و بازگرداندن توسط یک ولتاژ دروازه بازخورد منفی، آنها این مدل را توصیف کردند. توسط
جایی که ما مجدداً دارای ولتاژ و جریان ورودی مانند غشاء با ولتاژ عمومی ورودی کندتر و پارامترهای تعیین شده آزمایشی a = -۰٫۷، b = ۰٫۸، τ = ۱ / ۰٫۰۸ هستیم. اگرچه به وضوح از زیست‌شناسی مشتق نشده‌است، مدل اجازه می‌دهد یک دینامیک ساده و فوراً در دسترس باشد، بدون اینکه بی‌اهمیت باشد.
در سال ۱۹۸۱ موریس و لکار مدل‌های هوچکین-هاکسلی و فیتز هیو-ناگومو را به یک مدل کانال کلسیم با ولتاژ دردار با یک کانال پتاسیم یکسوساز تأخیر، ترکیب کردند.
که در آن
formula_29
با تکیه بر مدل FitzHugh-Nagumo , Hindmarsh و Rose در سال ۱۹۸۴ مدلی از فعالیت عصبی توصیف شده توسط سه معادله دیفرانسیل مرتبه اول همراه:
با , and به طوری که متغیر z فقط بسیار کند تغییر کند. این پیچیدگی ریاضی اضافی اجازه می‌دهد تا تنوع زیادی از رفتارهای پویا برای پتانسیل غشاء، شرح داده شده توسط متغیر x مدل، که شامل پویایی هرج و مرج است. این امر باعث می‌شود که مدل نورون Hindmarsh-Rose بسیار مفید باشد، زیرا هنوز ساده بودن، توصیف کیفی خوبی از الگوهای مختلف پتانسیل عمل مشاهده شده در آزمایش‌ها را می‌دهد.
نظریه کابل، سنگ قبر دندریتیک را به عنوان یک ساختار استوانه ای که تحت‌الگوی منظم شکاف، که مانند شاخه‌های یک درخت قرار دارد، توصیف می‌کند. برای یک سیلندر منفرد یا یک درخت کامل، هدایت ورودی در پایه (جایی که درخت با بدن سلول یا هر مرز دیگری ملاقات می‌کند) تعریف می‌شود
جایی که طول الکتروتونیک استوانه است که به طول، قطر و مقاومت آن بستگی دارد. مقیاس بازگشتی ساده الگوریتم به‌صورت خطی با تعداد شاخه‌ها انجام می‌شود و می‌تواند برای محاسبه هدایت مؤثر درخت استفاده شود.
که در آن مساحت کل درخت از طول کل است، و طول کل الکتروتونیک آن است. برای یک نورون کل که در آن هدایت بدن سلول است و هدایت غشاء در هر واحد مساحت است، می‌توانیم با با افزودن کلیه هدایت درخت و سوماً، می‌توانیم هدایت نورونی کل را برای درختان دندریت پیدا کنیم.
جایی که می‌توانیم با ذکر ، فاکتور تصحیح کلی را به صورت تجربی پیدا کنیم.
مدل کابل برای ارائه نتایج تحلیلی بسته، تعدادی ساده‌سازی را ایجاد می‌کند، یعنی اینکه آبرور دندریتیک باید در یک الگوی ثابت در جفت‌های کم رنگ شاخه ای داشته باشد. یک مدل محفظه ای امکان هر گونه توپولوژی درخت مورد نظر را با شاخه‌ها و طول‌های دلخواه فراهم می‌کند، اما در جابجایی بین شاخه‌ها، ساده‌سازی‌ها را انجام می‌دهد؛ بنابراین، دو مدل نتایج مکمل را ارائه می‌دهند، که هیچ‌یک از آنها لزوماً دقیق تر نیستند.
هر قطعه جداگانه یا محفظه از یک دندریت توسط یک سیلندر مستقیم از طول و قطر دلخواه مدل می‌شود که با مقاومت ثابت به هر تعداد سیلندر شاخه ای متصل می‌شود. نسبت هدایت سیلندر th را به عنوان تعریف می‌کنیم، جایی که formula_34 و مقاومت بین محفظه فعلی و بعدی است. ما یک سری معادلات را برای نسبتهای رسانایی در داخل و خارج از یک محفظه با انجام اصلاحات در دوره پویای عادی، بدست می‌آوریم.
جایی که آخرین معادله با والدین و دختران در شعب سر و کار دارد و formula_38. ما می‌توانیم این معادلات را از طریق درخت تکرار کنیم تا جایی که نقطه ای که دندریت‌ها به بدن سلولی متصل می‌شوند، که نسبت هدایت بن . بدست آوریم. سپس هدایت عصبی کل ما توسط داده می‌شود
مدل‌های این گروه پس از آزمایش‌های مربوط به تحریک طبیعی مانند نور، صدا، لمس یا بو به‌وجود آمده‌اند. در این آزمایش‌ها، الگوی اسپایک ناشی از هر نمایش محرک از هر آزمایشی با آزمایشی دیگر متفاوت است، اما پاسخ متوسط از چندین آزمایش اغلب به یک الگوی واضح تبدیل می‌شود. در نتیجه، مدل‌های این گروه یک رابطه احتمالی بین محرک ورودی به وقوع اسپایک ایجاد می‌کنند.
سیبریت الگوی آتش (Fire) (به انگلیسی: Fire) اسپایک نورون با استفاده از یک مدل فرایند پواسون غیر همگن مدل، به دنبال آزمایش‌ها مربوط به سیستم شنوایی است. به دنبال آزمایش‌ها مربوط به سیستم شنوایی، الگوی آتش (Fire) (به انگلیسی: Fire) اسپایک نورون را با استفاده از یک مدل فرایند پواسون غیر همگن مدل کرد.طبق گفته Siebert، احتمال وقوع اسپایک در فاصله زمانیformula_40 متناسب با عملکرد غیر منفی formula_41 است، جایی که formula_42 محرک خام است:
formula_43
سیبرت چندین عملکرد را به عنوان formula_41 در نظر گرفت، از جملهformula_45 برای شدت کم تحریک.
مهمترین مزیت مدل Siebert سادگی آن است. کاستی مدل عدم توانایی آن در بازتاب درست پدیده‌های زیر است: این کاستی‌ها توسط مدل مارکوف دو ایالت بررسی شده‌است
مدل نورون پرشکسته توسط Nossenson & Messer احتمال نورون را به آتش سوزی اسپایک به عنوان تابعی از محرک خارجی یا دارویی تولید می‌کند. این مدل شامل یک آبشار از یک مدل لایه گیرنده و یک مدل نورون اسپایک است، همان‌طور که در شکل ۴ نشان داده شده‌است. اتصال بین محرک خارجی با احتمال اسپایک در دو مرحله انجام می‌شود: اول، یک مدل سلول گیرنده محرک خارجی خام را ترجمه می‌کند. یک مدل نورون پرشور بین غلظت انتقال دهنده عصبی با میزان آتش (احتمال اسپایک) ارتباط می‌یابد؛ بنابراین، مدل نورون اسپایک به خودی خود به غلظت انتقال دهنده عصبی در مرحله ورودی بستگی دارد. یکی از ویژگی‌های مهم این مدل پیش‌بینی برای آتش (Fire) نورون‌های الگوی سرعت آتش نورون است که با استفاده از تعداد کم پارامترهای آزاد، لبه مشخصه بر پاسخ نورون‌ها به یک پالس محرک تأکید می‌کند، همان‌طور که در شکل ۵ نشان داده شده‌است. میزان آتش هر دو مشخص می‌شود. به عنوان یک احتمال عادی برای آتش اسپایک عصبی، و به عنوان یک مقدار متناسب با جریان انتقال دهنده‌های عصبی منتشر شده توسط سلول است. عبارت نرخ آتش به شکل زیر است:
formula_46
جایی که،
formula_47
P0 به‌طور کلی می‌تواند به‌صورت بازگشتی با استفاده از روش اویلر محاسبه شود، اما در صورت پالس محرک، یک عبارت ساده بسته بسته را نشان می‌دهد.
formula_48 به دست آمده، باformula_49 با میانگین زمانی کوتاه قدرت محرک (داده شده در وات یا انرژی دیگر در هر واحد زمان).
پیش‌بینی‌های دیگر این مدل شامل موارد زیر است: ۱) به‌طور متوسط پتانسیل پاسخ برانگیخته (ERP) به دلیل جمعیت تعداد زیادی از نورون‌ها در اندازه‌گیری‌های فیلتر نشده شبیه سرعت آتش (Fire) (به انگلیسی: Fire) است
۲) واریانس ولتاژ فعالیت ناشی از فعالیت نورون‌های متعدد شبیه به میزان آتش است (همچنین به عنوان قدرت چند منظوره یا MUA شناخته می‌شود).
۳) توزیع احتمال فاصله میان اسپایک شکل یک توابع توزیع گاما مانند عملکرد را به خود می‌گیرد. مدل‌های این گروه پیش‌بینی‌هایی را برای آزمایش‌های مربوط به تحریک دارویی ارائه می‌دهند.
طبق مدلی که توسط کوچ و سگف انجام شد، پاسخ یک نورون به انتقال دهنده‌های عصبی فردی را می‌توان به عنوان یک الگوی پسوند مدل کلاسیک هاچکین-هاکسلی با هر دو جریان جنبشی استاندارد و غیر استاندارد مدل کرد. چهار انتقال دهنده عصبی در درجه اول در CNS تأثیر دارند. گیرنده‌های AMPA / kainate واسطه تحریکی سریع هستند در حالی که گیرنده‌های NMDA واسطه جریان‌های به‌طور قابل توجهی کندتر هستند. جریان مهاری سریع از طریق گیرنده‌های GABA receptors عبور می‌کند، در حالی که گیرنده‌های GABA receptors توسط کانال‌های پتاسیم فعال شده با پروتئین G واسطه می‌شوند. این طیف میانجیگری دینامیک فعلی را تولید می‌کند:
جایی که رسانایی (در حدود 1S) و E پتانسیل تعادل یون یا فرستنده داده شده (AMDA , NMDA , Cl یا K) بیشینه است، در حالی که کسری از گیرنده‌های باز را توصیف می‌کند. برای NMDA، یک اثر قابل توجهی از بلوک منیزیم وجود دارد که به‌طور متفاوتی به غلظت منیزیم داخل سلولی توسط بستگی دارد. از نظر GABA, غلظت پروتئین G است و تفکیک G در اتصال به دروازه‌های پتاسیم را توصیف می‌کند.
پویایی این مدل پیچیده‌تر به صورت تجربی مورد مطالعه قرار گرفته‌است و از نظر تقویت سیناپسی بسیار سریع است و افسردگی،به معنای یادگیری سریع، کوتاه مدت است.
مدل توسط Nossenson و Messer غلظت انتقال دهنده عصبی را در مرحله ورود به احتمال آزاد شدن انتقال دهنده عصبی در مرحله خروجی ترجمه می‌کند.
برای توضیحات بیشتر در مورد این مدل، به بخش دو حالت مارکوف مدل بالا مراجعه کنید..
مدل نورون HTM توسط جف هاوکینز و محققان Numenta ساخته شده‌است و مبتنی بر نظریه ای به نام حافظه موقت سلسله مراتبی است که در ابتدا در کتاب On Intelligence شرح داده شده‌است. این مبتنی بر علوم اعصاب و فیزیولوژی و تعامل نورون‌های هرمی در نئوکورتکس مغز انسان است.
اساسی‌ترین مدل یک نورون شامل یک ورودی با مقداری بردار وزن سیناپسی و یک تابع فعال سازی یا عملکرد انتقال در داخل خروجی تعیین‌کننده نورون است. این ساختار اساسی است که برای نورونهای مصنوعی به کار می‌رود، که در یک شبکه عصبی اغلب به نظر می‌رسد
formula_54
در جایی که خروجی نورون th است ، سیگنال نورون ورودی th است، وزن سیناپسی (یا قدرت اتصال) بین نورون‌های i و j است، و φ عملکرد فعال سازی است. در حالی که این مدل در برنامه‌های کاربردی یادگیری ماشین موفقیتی داشته‌است، این یک الگوی ضعیف برای نورون‌های واقعی (بیولوژیکی) است، زیرا فاقد وابستگی زمانی است که اسپایک‌های نورون واقعی به نمایش می‌گذارد. مدل‌های بیولوژیکی از نوع «یکپارچه و آتش » اساساً این شکل را به خود می‌گیرند. در ادبیات پزشکی و دارویی آنها تا حد زیادی توسط مدلهای جنبشی مانند مدل هوچکین-هاکسلی جانشین شده‌اند.در مورد مدل سازی یک نورون بیولوژیکی، از آنالوگ‌های فیزیکی به جای انتزاع‌هایی مانند «وزن» و «عملکرد انتقال» استفاده می‌شود. یک نورون پر از آب است و حاوی یونهایی است که بار الکتریکی دارند. نورون توسط یک غشای سلولی عایق محدود شده و می‌تواند غلظت یون‌های بارشی را از هر طرف که تعیین‌کننده یک ظرفیت خازن است، حفظ کند. آتش یک نورون شامل حرکت یون‌ها به داخل سلول است که وقتی انتقال دهنده‌های عصبی باعث می‌شوند کانال‌های یونی در غشای سلولی باز شوند رخ می‌دهد. ما این موضوع را با یک جریان فیزیکی وابسته به زمان توصیف می‌کنیم. با این کار تغییر ولتاژ یا اختلاف انرژی پتانسیل الکتریکی بین سلول و محیط اطراف آن مشاهده می‌شود که گاهی اوقات منجر به ایجاد سنسور ولتاژ به نام پتانسیل عمل می‌شود که طول سلول را طی می‌کند و باعث ترشح انتقال دهنده‌های عصبی بیشتر می‌شود. ولتاژ، بنابراین مقدار علاقه است و توسط داده می‌شود.
طرح تشخیص انرژی مبتنی بر انتقال دهنده عصبی نشان می‌دهد که بافت عصبی شیمیایی یک روش تشخیص رادار مانند را انجام می‌دهد. همان‌طور که در شکل ۶ نشان داده شده‌است، ایده اصلی حدس حساب این است که غلظت انتقال دهنده‌های عصبی، تولید انتقال دهنده‌های عصبی و انتقال مواد انتقال دهنده عصبی را به عنوان مقادیر مهم در انجام کار تشخیص، حساب کند، در حالی که اشاره به پتانسیل‌های الکتریکی اندازه‌گیری شده به عنوان یک اثر جانبی که فقط در موارد مشخص است شرایط همزمان با هدف کاربردی هر مرحله است. طرح تشخیص شبیه به یک رادار مانند «تشخیص انرژی» است زیرا شامل مربع سیگنال، جمع شدن موقتی و مکانیزم سوئیچ آستانه است،درست مثل آشکارساز انرژی، اما شامل واحدی نیز می‌شود که بر لبه‌های محرک و طول حافظه متغیر (حافظه متغیر) تأکید می‌کند. مطابق این حدس، معادل فیزیولوژیکی آمار آزمایش انرژی، غلظت انتقال دهنده عصبی است و میزان آتش با جریان انتقال دهنده عصبی مطابقت دارد. مزیت این تفسیر این است که منجر به یک توضیح مداوم در واحد می‌شود که می‌تواند بین اندازه‌گیری‌های الکتروفیزیولوژیکی، اندازه‌گیری‌های بیوشیمیایی و نتایج روان شناختی ارتباط برقرار کند.
شواهد بررسی شده در ارتباط زیر را بین عملکرد و طبقه‌بندی بافت‌شناسی نشان می‌دهد:
توجه داشته باشید که اگرچه سیگنالهای الکتروفیزیولوژیکی در شکل ۶ اغلب شبیه سیگنال عملکردی (قدرت سیگنال / غلظت انتقال دهنده عصبی / نیروی عضلانی) هستند، اما برخی مراحل وجود دارد که مشاهده الکتریکی با هدف عملکردی مرحله مربوطه متفاوت است. به طور خاص Nossenson و همکاران او، پیشنهاد کردند که عبور آستانه گلیا در مقایسه با سیگنال الکتروفیزیولوژیکی تابش شده دارای عملکردی کاملاً متفاوت است و ممکن است دومی تنها یک عارضه جانبی شکست گلیا باشد.
دیدگاه‌های مدرن در مورد نقش مدل علمی نشان می‌دهد که «همه مدل‌ها اشتباه هستند اما برخی مفید هستند» حدس اخیر نشان می‌دهد که هر نورون ممکن است به عنوان مجموعه ای از واحدهای آستانه مستقل عمل کند. پیشنهاد می‌شود که یک نورون به دنبال منشأ سیگنال‌های وارد شده به غشاء، از طریق درختان دندریتیک خود، ناهمسانگردی فعال شود. همچنین فرم موج اسپایک وابسته به منشأ محرک پیشنهاد شده‌است.