Study on the Precision of Izhikevich Neuron Model Based on Frequency Spectrum Analysis of Epileptic Seizure

Abstract

Since the early days of computational neuroscience, different neuron models have been proposed to analyze the epileptic seizure, but all the different models have some difficulties. Mostly, people expect simple convenient neuron model which have uncomplicated equations to predict seizure activity. This paper proposes the way to establish the precision of Izhikevich neuron model based on frequency spectrum analysis of epileptic seizure. Firstly, the time evolution of the traditional frequency rhythm of a recorded electrode signal analyzed and the frequency-band behavior visualized during epileptic seizure. To study the accuracy of Izhikevich (IZ) model, the Hodgkin-Huxley (HH) model is compared with simple Izhikevich’s model Local Field Potential. Next, in order to select suitable time-frequency analysis method for this study, spectrogram and matching pursuit algorithm’s Gabor atoms were selected and compared. MP algorithm was selected on account of its technique of decomposition based on an over complete dictionary for analyzing the dominant frequency in seizure-like events using Izhikevich network model’s seizure like-event and experimental data. Furthermore, in order to explore the reason behind different result from the simulation model and experimental data, the IZ network model was analyzed with increasing neuron population size and compared with real seizure data. This increased neuron population simulation results don’t show any difference while comparing with real data. It contributes numerous hypothesis for the difference. However, the comparative analysis and the results from this study suggest the Izhikevich model is acceptable to analyze epileptic seizure activity.;현재 뇌전증 발작을 분석하는 신경망 모델을 구축하기 위하여, 다양한 단일 신경세포 모델들이 사용되고 있다. 그러나 이들은 여전히 유효성 및 복잡도 등의 다양한 이슈들을 갖고 있으며, 이를 개선하기 위한 연구들이 진행되고 있다. 뇌전증 발작을 재현하는 컴퓨터 모델은 기본적으로 상당수의 단일 신경세포들로 구성된 네트워크 기반 모델이어야 하므로, 실제 기록 데이터와 유사한 현상을 재현할 수 있음은 물론 복잡도를 최소화한 단순 모델이어야 한다. 본 논문에서는 기존에 보고된 단일 신경세포 모델 중 비교적 단순하지만 다양한 특성을 재현할 수 있는 Izhikevich 모델의 유효성을 검증하였다. 즉 Izhikevich 모델을 이용한 네트워크 모델에서 도출된 뇌전증 발작 파형이 실제 인비트로 환경에서의 실험결과와 유사한지, 주파수 스펙트럼 분석을 통하여 그 유효성을 조사하였다. 본 논문에서는 실제 뇌전증 발작 파형의 시간-주파수 특성 분석을 위하여, 우선적으로 MATLAB에서 제공하는 Spectrogram 기본 함수를 사용하였으나, 뇌전증 파형의 주요 주파수를 뚜렷하게 확인하는 데에 한계가 있어, 좀 더 높은 주파수 해상도를 제공하는 Matching pursuit algorithm을 이용하여 비교 분석 하였다. Izhikevich 모델을 이용한 네트워크 모델에서 도출된 뇌전증 발작 파형은 인비트로 뇌전증 모델에서 기록된 발작 파형과 전체적으로는 유사하였으나, 높은 주파수 성분일수록 약간의 차이를 보였다. 이 차이의 원인을 파악하기 위해, 본 논문에서는 현재 실제 신경세포의 특성을 가장 유사하게 모사하는 모델로 평가 받고 있는 Hodgkin-Huxley 모델과 Izhikevich 모델의 시뮬레이션 결과를 비교 분석 하였으나, 두 모델로 인한 두드러진 차이는 없는 것으로 나타났다. 한편, Izhikevich 네트워크 모델에 이용한 신경세포의 개수를 증가시켜 동일한 시뮬레이션을 수행하였을 때, 그 결과는 역시 크게 다르지 않았다. 즉 네트워크 모델링에 필요한 신경세포의 개수 역시 결정적인 요소는 아님을 확인할 수 있었다. 결과적으로, 시뮬레이션 결과와 실험결과와의 차이는 시뮬레이션 환경과는 다른 실제 뇌조직에서의 이온 농도, 신경세포 고유 특성, 시냅스 연결 구조 등의 불균질성으로부터 기인하는 것으로 예측할 수 있으며, 뇌전증 발작 파형을 재현하는 신경망 모델을 구축함에 있어서, 단일 신경세포를 모사하는 Izhikevich 모델이 유효하다는 것을 검증할 수 있었다.