Chimera States in Brain Networks: Empirical Neural vs. Modular Fractal Connectivity
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985807%3A_____%2F18%3A00489894" target="_blank" >RIV/67985807:_____/18:00489894 - isvavai.cz</a>
Nalezeny alternativní kódy
RIV/67985823:_____/18:00489894 RIV/00023752:_____/18:43919972
Výsledek na webu
<a href="http://dx.doi.org/10.1063/1.5009812" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1063/1.5009812</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1063/1.5009812" target="_blank" >10.1063/1.5009812</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Chimera States in Brain Networks: Empirical Neural vs. Modular Fractal Connectivity
Popis výsledku v původním jazyce
Complex spatiotemporal patterns, called chimera states, consist of coexisting coherent and incoherent domains and can be observed in networks of coupled oscillators. The interplay of synchrony and asynchrony in complex brain networks is an important aspect in studies of both the brain function and disease. We analyse the collective dynamics of FitzHugh-Nagumo neurons in complex networks motivated by its potential application to epileptology and epilepsy surgery. We compare two topologies: an empirical structural neural connectivity derived from diffusion-weighted magnetic resonance imaging and a mathematically constructed network with modular fractal connectivity. We analyse the properties of chimeras and partially synchronized states and obtain regions of their stability in the parameter planes. Furthermore, we qualitatively simulate the dynamics of epileptic seizures and study the influence of the removal of nodes on the network synchronizability, which can be useful for applications to epileptic surgery.
Název v anglickém jazyce
Chimera States in Brain Networks: Empirical Neural vs. Modular Fractal Connectivity
Popis výsledku anglicky
Complex spatiotemporal patterns, called chimera states, consist of coexisting coherent and incoherent domains and can be observed in networks of coupled oscillators. The interplay of synchrony and asynchrony in complex brain networks is an important aspect in studies of both the brain function and disease. We analyse the collective dynamics of FitzHugh-Nagumo neurons in complex networks motivated by its potential application to epileptology and epilepsy surgery. We compare two topologies: an empirical structural neural connectivity derived from diffusion-weighted magnetic resonance imaging and a mathematically constructed network with modular fractal connectivity. We analyse the properties of chimeras and partially synchronized states and obtain regions of their stability in the parameter planes. Furthermore, we qualitatively simulate the dynamics of epileptic seizures and study the influence of the removal of nodes on the network synchronizability, which can be useful for applications to epileptic surgery.
Klasifikace
Druh
J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science
CEP obor
—
OECD FORD obor
30103 - Neurosciences (including psychophysiology)
Návaznosti výsledku
Projekt
Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.
Návaznosti
I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace
Ostatní
Rok uplatnění
2018
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název periodika
Chaos
ISSN
1054-1500
e-ISSN
—
Svazek periodika
28
Číslo periodika v rámci svazku
4
Stát vydavatele periodika
US - Spojené státy americké
Počet stran výsledku
10
Strana od-do
—
Kód UT WoS článku
000431142000042
EID výsledku v databázi Scopus
2-s2.0-85045270801