مدل نورون بیولوژیک
مدل‌های نورون محرک ورودی طبیعی > مدل دو حالت مارکوف (Nossenson & Messer)

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:
R_{fire}(t)={\frac {P_{spike}(t;\Delta _{t})}{\Delta _{t}}}=[y(t)+R_{0}]\cdot P_{0}(t)
جایی که،
P0 احتمال وجود نورون «مسلح» و آماده آتش  گرفتن است. این معادله دیفرانسیل زیر ارائه شده‌است:
{\dot {P}}_{0}=-[y(t)+R_{0}+R_{1}]\cdot P_{0}(t)+R_{1}
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.
y(t) ورودی مدل است و به عنوان غلظت انتقال دهنده عصبی بر سلول اطراف آن (در بیشتر موارد گلوتامات) تعبیر می‌شود. برای یک محرک خارجی می‌توان آن را از طریق مدل لایه گیرنده تخمین زد:
y(t)\simeq g_{gain}\cdot \langle s^{2}(t)\rangle  به دست آمده، با \langle s^{2}(t)\rangle  با میانگین زمانی کوتاه قدرت محرک (داده شده در وات یا انرژی دیگر در هر واحد زمان).
R0 با میزان آتش (Fire) (به انگلیسی: Fire) خود به خودی نورون مطابقت دارد.
R1 میزان بازیابی نورون از حالت نسوز است.
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.
| خاصیت مدل توسط Nossenson & Messer | منابع | توضیحات شواهد تجربی |
| --- | --- | --- |
| شکل میزان آتش گرفتن در پاسخ به یک نبض محرک شنوایی |  | نرخ آتش  همان شکل ۵ را دارد. |
| شکل میزان آتش  شدن در پاسخ به یک نبض محرک بصری |  | نرخ آتش  همان شکل ۵ را دارد. |
| شکل میزان آتش  شدن در پاسخ به یک نبض محرک بویایی |  | نرخ آتش  همان شکل ۵ را دارد. |
| شکل میزان آتش  در پاسخ به یک محرک احساس حسی |  | نرخ آتش  همان شکل ۵ را دارد. |
| تغییر میزان آتش  در پاسخ به برنامه انتقال دهنده عصبی (عمدتاً گلوتامات) |  | تغییر نرخ آتش  در پاسخ به برنامه انتقال دهنده عصبی (گلوتامات) |
| وابستگی مربعی بین فشار محرک شنوایی و میزان آتش |  | وابستگی مربع بین فشار محرک شنوایی و میزان آتش ( وابستگی خطی در مربع فشار (قدرت)). |
| وابستگی مربعی بین میدان الکتریکی محرک بصری (ولت) و میزان آتش |  | وابستگی مربع بین میدان الکتریکی محرک بصری (ولت) - وابستگی خطی بین قدرت تحریک بصری و میزان آتش. |
| شکل آمار Inter-Spike-Interval (ISI) |  | شکل ISI شبیه عملکرد گاما است |
| ERP در اندازه‌گیری‌های فیلتر نشده شبیه میزان آتش  است |  | شکل پتانسیل پاسخ برانگیخته به‌طور متوسط در پاسخ به محرک شبیه به میزان آتش  است (شکل ۵). |
| قدرت MUA به میزان آتش  شباهت دارد |  | شکل واریانس تجربی اندازه‌گیری‌های خارج سلولی در پاسخ به پالس محرک شبیه میزان آتش  است (شکل ۵). |