مدل تیزه-پاسخ کیست؟ توضیح بده.
مدل تیزه-پاسخ (به انگلیسی: Spike-Response Model یا SRM) یک مدل ریاضی در علوم اعصاب است که برای توصیف چگونگی تولید و پاسخ نورون‌ها به تیزه‌ها (پالس‌های عصبی) استفاده می‌شود. این مدل به عنوان یک جایگزین ساده‌تر برای مدل‌های پیچیده‌تری مانند مدل هاجکین-هاکسلی شناخته می‌شود و به‌طور گسترده در شبیه‌سازی شبکه‌های عصبی و مطالعه دینامیک نورون‌ها کاربرد دارد. این مدل برای اولین‌بار در دهه ۱۹۹۰ توسط گرستنر () و همکارانش معرفی شد. این مدل به عنوان یک چارچوب ریاضی ساده برای توصیف رفتار نورون‌ها توسعه یافت و به سرعت در مطالعات علوم اعصاب و شبکه‌های عصبی مورد استفاده قرار گرفت.مدل تیزه-پاسخ از دو تابع اصلی استفاده می‌کند:مدل‌های تیزه-پاسخ (SRM)، انباشت-شلیک (Integrate-and-Fire model) و هاجکین-هاکسلی (Hodgkin-Huxley model) سه رویکرد مختلف برای توصیف رفتار نورون‌ها هستند. مدل هاجکین-هاکسلی دقیق‌ترین و پیچیده‌ترین مدل است و با معادلات دیفرانسیل جریان‌های یونی را توصیف می‌کند. مدل‌های انباشت-شلیک ساده‌تر هستند و نورون را به عنوان یک مدار الکتریکی در نظر می‌گیرند که با رسیدن پتانسیل غشا به آستانه، تیزه تولید می‌کند. مدل تیزه-پاسخ بین این دو قرار دارد که پاسخ نورون به تیزه‌های دریافتی و تاریخچه تیزه‌های قبلی را توصیف می‌کند. این مدل‌ها به ترتیب از بیشترین دقت و پیچیدگی (هاجکین-هاکسلی) تا ساده‌ترین و محاسباتی‌ترین (انباشت-شلیک) مرتب می‌شوند، در حالی که مدل تیزه-پاسخ تعادلی بین دقت و سادگی ایجاد می‌کند.مدل.توابع پس‌تیزه و پیش‌تیزه به شکل زیر تعریف می‌شوند:formula_1formula_2که در آن α و β دامنه تابع و τ و 'τ ثابت زمانی هستند.پتانسیل غشای نورون به صورت زیر محاسبه می‌شود:formula_3که در آن formula_4 زمان تیزه‌های دریافتی و formula_5 زمان تیزه زدن نورون است.همچنین برای حالت زمان پیوسته می‌توان معادله را به شکل زیر نوشت:formula_6پتانسیل آستانه formula_7 به شکل زیر تعریف می‌شود:که در آن formula_9 آستانه شلیک یک نورون غیرفعال است و formula_10 افزایش آستانه را پس از یک تیزه در زمانformula_11 توصیف می‌کند.کاربردهای SRM.شبیه‌سازی شبکه‌های عصبی و مطالعه دینامیک نورون‌ها.مدل تیزه-پاسخ به دلیل سادگی و کارایی محاسباتی، برای شبیه‌سازی شبکه‌های بزرگ نورونی ایده‌آل است. این مدل می‌تواند رفتار نورون‌ها را با دقت قابل قبولی توصیف کند و در مطالعه دینامیک شبکه‌های عصبی، یادگیری و حافظه به کار رود؛ در حالی که از نظر محاسباتی سبک‌تر از مدل‌های پیچیده‌تری مانند هاجکین-هاکسلی است و امکان شبیه‌سازی شبکه‌های با هزاران یا حتی میلیون‌ها نورون را ممکن می‌سازد. همچنین این مدل برای بررسی چگونگی تولید تیزه‌ها و پاسخ نورون‌ها به محرک‌ها استفاده می‌شود. این مدل قادر است اثرات تاریخچه تیزه‌ها (مانند دوره بازگشت به حالت استراحت) را نیز توصیف کند.مهندسی نورومورفیک.مدل تیزه-پاسخ در طراحی سیستم‌های محاسباتی (مانند تراشه‌های نورومورفیک، ربات‌های خودکار، و سیستم‌های پردازش سیگنال) الهام‌گرفته از مغز (نورومورفیک) استفاده می‌شود. این سیستم‌ها برای انجام وظایف محاسباتی با کارایی بالا و مصرف انرژی کم طراحی شده‌اند. مزیت این مدل در امکان پیاده‌سازی آن به دلیل سادگی است.مدل‌سازی یادگیری و پلاستیسیته.مدل تیزه-پاسخ می‌تواند برای مطالعه مکانیسم‌های یادگیری و پلاستیسیته سیناپسی (تغییر در قدرت سیناپس‌ها) استفاده شود. این مدل قادر است تغییرات در وزن سیناپسی را بر اساس فعالیت نورون‌ها توصیف کند.مدل‌سازی بیماری‌های عصبی.مدل SRM برای مطالعه بیماری‌های عصبی و اختلالات مغزی استفاده می‌شود (صرع، پارکینسون، و سایر اختلالات عصبی). این مدل با امکان شبیه‌سازی شرایط پاتولوژیک می‌تواند اثرات تغییرات در پارامترهای نورونی (مانند تغییر در پتانسیل غشا یا وزن سیناپسی) را بررسی کند.