A Semi-Analytical Verification Framework for Pospischil-Type Cortical Neuron Models: Parameter Estimation, Independent Cross-Validation, and a Mouse-Human Comparison
Este artigo apresenta um framework semianalítico validado para o ajuste de modelos de neurônios corticais do tipo Pospischil a dados reais, o qual não apenas corrigiu um erro de unidade crítico por meio de validação cruzada independente, mas também demonstrou que uma implementação otimizada via JIT é significativamente mais rápida do que a integração numérica, enquanto revelou com sucesso diferenças distintas de excitabilidade entre células corticais de camundongos e humanos.