Biological neurons can receive inputs and capture a variety of external stimuli, which can be encoded and transmitted as different electric signals. Thus, the membrane potential is adjusted to activate the appropriate firing modes. Indeed, reliable neuron models should take intrinsic biophysical effects and functional encoding into consideration. One fascinating and important question is the physical mechanism for the transcription of external signals. External signals can be transmitted as a transmembrane current or a signal voltage for generating action potentials. We present a photosensitive neuron model to estimate the nonlinear encoding and responses of neurons driven by external optical signals. In the model, a photocell (phototube) is used to activate a simple FitzHugh-Nagumo (FHN) neuron, and then external optical signals (illumination) are imposed to excite the photocell for generating a time-varying current/voltage source. The photocell-coupled FHN neuron can therefore capture and encode external optical signals, similar to artificial eyes. We also present detailed bifurcation analysis for estimating the mode transition and firing pattern selection of neuronal electrical activities. The sampled time series can reproduce the main characteristics of biological neurons (quiescent, spiking, bursting, and even chaotic behaviors) by activating the photocell in the neural circuit. These results could be helpful in giving possible guidance for studying neurodynamics and applying neural circuits to detect optical signals.

生物神经元可以接收输入并捕获各种外部刺激，这些外部刺激可以被编码并作为不同的电信号传输。因此，调节膜电位以激活适当的激发模式。确实，可靠的神经元模型应考虑内在的生物物理效应和功能编码。一个有趣且重要的问题是外部信号转录的物理机制。外部信号可以作为跨膜电流或信号电压传输，以产生动作电位。我们提出了一种光敏神经元模型，以估计由外部光信号驱动的神经元的非线性编码和响应。在该模型中，光电管（光电管）用于激活简单的FitzHugh-Nagumo（FHN）神经元，然后施加外部光信号（照明）来激发光电池，以产生随时间变化的电流/电压源。因此，光电池耦合的FHN神经元可以捕获和编码外部光信号，类似于人造眼睛。我们还提出了详细的分叉分析，以估计神经元电活动的模式转换和放电模式选择。通过激活神经回路中的光电管，采样的时间序列可以重现生物神经元的主要特征（静态，尖峰，爆发甚至是混沌行为）。这些结果可能有助于为研究神经动力学和应用神经回路检测光信号提供指导。因此，光电池耦合的FHN神经元可以捕获和编码外部光信号，类似于人造眼睛。我们还提出了详细的分叉分析，以估计神经元电活动的模式转换和放电模式选择。通过激活神经回路中的光电管，采样的时间序列可以重现生物神经元的主要特征（静态，尖峰，爆发甚至是混沌行为）。这些结果可能有助于为研究神经动力学和应用神经回路检测光信号提供指导。因此，光电池耦合的FHN神经元可以捕获和编码外部光信号，类似于人造眼睛。我们还提出了详细的分叉分析，以估计神经元电活动的模式转换和放电模式选择。通过激活神经回路中的光电管，采样的时间序列可以重现生物神经元的主要特征（静态，尖峰，爆发甚至是混沌行为）。这些结果可能有助于为研究神经动力学和应用神经回路检测光信号提供指导。通过激活神经回路中的光电管，采样的时间序列可以重现生物神经元的主要特征（静态，尖峰，爆发甚至是混沌行为）。这些结果可能有助于为研究神经动力学和应用神经回路检测光信号提供指导。通过激活神经回路中的光电管，采样的时间序列可以重现生物神经元的主要特征（静态，尖峰，爆发甚至是混沌行为）。这些结果可能有助于为研究神经动力学和应用神经回路检测光信号提供指导。