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文檔簡介
1、微電極陣列記錄技術(shù)的發(fā)展為神經(jīng)元鋒電位與場電位的記錄提供了極好的工具,但也帶來了大量數(shù)據(jù)處理問題,其中單神經(jīng)元細胞外動作電位(即鋒電位)的提取和分類就是急需解決的重要問題之一,它是大腦神經(jīng)系統(tǒng)編碼機制和信息處理機制研究的基礎(chǔ)。
本文使用記錄位點高密度分布的四極電極形式的微電極陣列,同時記錄大鼠海馬CA1區(qū)神經(jīng)元鋒電位和場電位,研究方法和內(nèi)容分為如下兩部分:(1)為了提高鋒電位檢測和分類的正確性,根據(jù)獲得的能夠同時記錄到相同
2、神經(jīng)元信號的四通道記錄信號的特點,設(shè)計了多通道鋒電位閾值檢測法;并進一步針對低信噪比鋒電位信號,設(shè)計了主成分分析與非線性能量算子相結(jié)合的檢測法(簡稱PCA-NEO法);然后利用多通道鋒電位波形的信息設(shè)計了多通道分類方法。(2)為了研究大鼠海馬CA1區(qū)鋒電位發(fā)放與場電位節(jié)律之間的關(guān)系,利用本文新設(shè)計的鋒電位檢測和分類方法,研究夾尾刺激過程中CA1區(qū)錐體細胞和中間神經(jīng)元的發(fā)放模式變化以及與相應的場電位變化之間的關(guān)系。獲得的主要研究結(jié)果如下:
3、
(1)多通道閾值檢測法的檢出率比相應單通道方法提高近30%,并增加了檢測到的神經(jīng)元數(shù)目;PCA-NEO檢測法在控制誤檢率的同時,其檢出率達到了92%以上,并且對重疊鋒電位的檢出率比其它三種對照方法高20%以上。
(2)新設(shè)計的鋒電位分類方法,將多通道數(shù)據(jù)上的鋒電位波形首尾相連形成復合波形,再通過主成分分析提取出主要特征,并用最大最小距離法進行聚類。運用此分類方法,能夠近乎完全準確地進行分類,并提高重疊鋒電位
4、的分類準確率。
(3)提取出夾尾前與夾尾時海馬CA1區(qū)多通道記錄信號中錐體細胞和中間神經(jīng)元的發(fā)放后,經(jīng)過光柵圖和直方圖分析,發(fā)現(xiàn)在夾尾刺激下部分錐體細胞發(fā)放頻率顯著降低,部分中間神經(jīng)元發(fā)放頻率顯著升高。同時,神經(jīng)元的這種活動變化還導致了場電位中低頻節(jié)律(δ波)功率降低,而高頻節(jié)律(β波、γ波和ripple波)功率升高。
總之,本文設(shè)計的鋒電位檢測和分類算法,不僅在檢出率、分類準確率等方面都有明顯優(yōu)勢,還保持了
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