在随机边界条件下构建由200 × 200个Izhikevich神经元组成的方形网络, 并利用计算机模拟计算方形网络的时空特性和同步因子, 对神经元的放电模式、分岔现象以及方形网络的时空模式和同步性质进行研究。研究结果表明: 在相同电流刺激和耦合强度下, 由不同放电模式Izhikevich神经元构建的方形网络中, 仅当神经元处于Regular Spiking放电模式下才能在网络中观察到螺旋波种子的出现和消失; 对于其他放电模式(Fast Spiking, Chattering和Intrinsically Bursting)的Izhikevich神经元构建的方形网络, 则无法观察到螺旋波种子的出现。当外界电流刺激恒定时, 只有当神经元之间的耦合强度为中等大小时才可在方形网络中观察到螺旋波种子的出现和消亡, 相对较小或较大的耦合强度不能诱导神经元网络出现螺旋波种子。对方形神经网络中的同步因子研究发现同步因子随耦合强度的变化存在类似"反共振"的形式。
