Background: The goal of the brain is to provide right on time a suitable earlier-acquired model for the future behavior. How a complex structure of neuronal activity underlying a suitable model is selected or fixated is not well understood. Here we propose the integrated information Φ as a possible metric for such complexity of neuronal groups. It quantifies the degree of information integration between different parts of the brain and is lowered when there is a lack of connectivity between different subsets in a system. Methods: We calculated integrated information coefficient (Φ) for activity of hippocampal and amygdala neurons in rats during acquisition of two tasks: spatial task followed by spatial aversive task. An Autoregressive Φ algorithm was used for time-series spike data. Results: We showed that integrated information coefficient Φ is positively correlated with a metric of learning success (a relative number of rewards). Φ for hippocampal neurons was positively correlated with Φ for amygdalar neurons during the learning requiring the cooperative work of hippocampus and amygdala. Conclusions: This result suggests that integrated information coefficient Φ may be used as a prediction tool for the suitable level of complexity of neuronal activity and the future success in learning and adaptation and a tool for estimation of interactions between different brain regions during learning.
ЦИТАТА
Nazhestkin, I.A. Integrated Information Coefficient Estimated from Neuronal Activity in Hippocampus-Amygdala Complex of Rats as a Measure of Learning Success / I.A. Nazhestkin, O.E. Svarnik // Journal of Integrative Neuroscience. – 2022. – Т. 21. – № 5. – P. 128
Для изучения закономерностей реконсолидации памяти о пищедобывательном навыке в избегательном поведении были созданы две экспериментальные группы животных (крысы линии Long-Evans, самки, 185-220г.). Ж...
Исследованы паттерны активаций субрегионов гиппокампа в ситуациях аверсивного и неаверсивного научения. В качестве клеточного маркера нейрональной активности был использован транскрипционный фактор (Т...
Одним из подходов к оценке сложности систем является теория интегрированной информации, которая предлагает математические средства для подсчета уровня интеграции системы и была первоначально разработа...
Цель настоящего обзора — рассмотреть возможность применения теории интегрированной информации к анализу нейронной активности головного мозга. Ранее было показано, что коэффициент интегрированной инфор...
