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入力として与えられた電流はこの細胞膜のキャパシタとしての特性により膜電位に積算（integrate）される。膜電位が上昇して閾値に到達すると、活動電位を発生（fire）する。この膜電位の閾値に達するまでの積算過程をモデル化したのが、積分発火モデルである。このモデルでは活動電位生成中の膜電位変動は記述しない。それは非常に短時間（< 2msec）の過程であり、膜電位挙動のほとんどの時間が閾値に到るまでの積算過程であるとみなせるためである。神経細胞の状態を表す変数が膜電位のみの1変数であるため、計算量も多くない。このため、多くの研究において、採用されてきたモデルである。 | 入力として与えられた電流はこの細胞膜のキャパシタとしての特性により膜電位に積算（integrate）される。膜電位が上昇して閾値に到達すると、活動電位を発生（fire）する。この膜電位の閾値に達するまでの積算過程をモデル化したのが、積分発火モデルである。このモデルでは活動電位生成中の膜電位変動は記述しない。それは非常に短時間（< 2msec）の過程であり、膜電位挙動のほとんどの時間が閾値に到るまでの積算過程であるとみなせるためである。神経細胞の状態を表す変数が膜電位のみの1変数であるため、計算量も多くない。このため、多くの研究において、採用されてきたモデルである。 | ||
一方、神経細胞の細胞膜上に発現したタンパク質であるイオンチャネルが、その状態によってイオンの流出入を促す場合があり、膜電位の変化をもたらすことが知られている <ref name=Hodgkin1952 />。この神経細胞応答の本質であるアクティブな膜伝導性をモデル化したものが[[Hodgkin-Huxleyモデル]]であるのに対し、積分発火モデルではそれら一切無視している。そのため、実際の神経細胞応答とは異なる特性を示すことから、その拡張モデルも多く提案されてきた。以下では、まず、基本となる積分発火モデルである[[Leaky Integrate-and-Fireモデル]]（[[LIFモデル]]、と呼ばれる）を解説し、次にその拡張モデルとして代表的なものを紹介する。 | |||
[[ファイル:Kitano 積分発火モデルFig1.png|サムネイル|450px|'''図1. 積分発火モデルとMulti-timescale Adaptive Threshold (MAT)モデル(拡張された積分発火モデルを参照)の模式図''' | [[ファイル:Kitano 積分発火モデルFig1.png|サムネイル|450px|'''図1. 積分発火モデルとMulti-timescale Adaptive Threshold (MAT)モデル(拡張された積分発火モデルを参照)の模式図''' | ||