癫痫是一种神经系统疾病，可引起反复发作的多种效应，影响全球约5000万人。这种疾病已经为人所知很久了——关于癫痫的文字记载可以追溯到公元前4000年。尽管有如此悠久的知识和治疗历史，癫痫发作时大脑中的确切过程仍然难以捉摸。
科学家已经观察到健康大脑中神经元群独特的电活动模式。在与记忆和注意力相关的过程中，神经网络在相似行为(同步)和不相似行为(去同步)之间移动。然而，在患有癫痫等神经系统疾病的大脑中，当一组脑细胞开始过度放电时，同步性可能会发展到危险的程度。埃克塞特大学的詹妮弗克雷塞说：“同步对信息处理非常重要。”“但过多的同步性，如癫痫发作或帕金森病时出现的同步性，与疾病状态有关，可能会损害大脑功能。”
对癫痫发作的测量表明，大脑网络中的异步通常发生在癫痫发作的早期或早期。随着癫痫发作的发展，在大脑其他区域的参与下，网络变得越来越同步，导致癫痫发作高度同步。了解癫痫时电活动增加与同步变化之间的相互作用，是提高癫痫诊断和治疗水平的重要一步。
Jennifer Creaser、Peter Ashwin(埃克塞特大学)和Krasimira Tsaneva-Atanasova(埃克塞特大学、慕尼黑技术大学和保加利亚科学院)在12月发表的论文中讨论了与癫痫发作的同步机制。应用电力系统杂志。他们的研究是在工程和物理科学研究委员会的健康护理预测模型中心进行的，在埃克塞特大学和伯明翰大学的研究人员中，研究人员使用数学模型来探索大脑中神经元组之间的相互作用，这种相互作用导致了癫痫发作期间同步变化的变化。阿什温说：“虽然这是对理想模型的理论研究，但它受到了理解大脑健康和病理活动之间过渡的挑战的启发。
作者使用了现有数学模型的扩展版本，该模型将大脑表示为连接神经元组多个节点的网络。网络由双稳态节点组成，这意味着每个节点可以在两种稳定状态之间切换：静态(静态)和阵发性(活动和振荡)。这些节点将保持它们当前的状态，直到它们被刺激到有足够的踢腿来逃到另一个状态。在模型中，这种刺激来自其他相连的节点，或者以“噪声”的形式出现——神经活动的外部来源，如与情绪状态或疾病引起的生理变化有关的内分泌反应。
相邻节点之间的影响由耦合函数控制，该函数表示网络中节点相互通信的方式。两种可能的耦合类型中的第一种是幅度耦合，它由相邻节点的响度决定。二是相位耦合，与邻居的传输速度有关。尽管研究人员需要在一个小网络上使用简单的公式，甚至使分析成为可能——一个更复杂和现实的系统在计算上很费力——但他们希望他们的模型显示出与真实临床记录相同的行为类型，并且大脑活动已经被显示出来。
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