En este trabajo, se propuso e simuló la implementación de un circuito de un modelo de neurona de integración y disparo con fugas con un memristor volátil en el entorno de simulación SPICE. Demostramos que modelos simples de neuronas de integración y disparo con fugas (LIF) compuestos por: memristor volátil, capacitancia de membrana y resistencia neuronal pueden imitar la integración espacial y temporal, la función de disparo y la decaimiento de la señal. El término de fuga existente proviene de la recuperación del estado resistivo inicial en el memristor en el ciclo de reinicio espontáneo, que es esencial para emular el proceso de olvido en redes neuronales totalmente memristivas (MNNs). Además, se utilizó un memristor de perovskita difusiva para validar el modelo donde la capacitancia intrínseca de los memristores actúa como la capacitancia de membrana de la neurona. Se observó un buen acuerdo con los resultados experimentales y de simulación. La volatilidad, como una propiedad inherente de memristores específicos, elimina la necesidad de usar un circuito periférico adicional que reinicialice el estado del dispositivo, lo que permite el desarrollo de redes neuronales memristivas complejas a gran escala y eficientes en energía. El modelo de nivel de circuito presentado de neuronas LIF puede facilitar el diseño de MNNs.