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基于PCA和Fisher判别分析的锋电位在线分类算法
目的 大脑神经元胞外单细胞动作电位(即锋电位)的检测与分类,是研究神经系统处理信息机制的关键.常用方法是实验完成后对记录到的数据进行离线检测与分类,然而当需要在短时完成大量数据的处理或无线传输时,则需实现锋电位的在线检测与分类.方法 为实现在线分类,本文在利用主成分分析法(principal component analysis,PCA)和K均值分类法对一定量数据进行预分类的基础上,提出使用PCA结合Fisher判别分析的方法,并与基于距离的模板匹配法、BP神经网络分类法进行了分类效果和算法复杂度的比较.结果 仿真结果表明,该方法相对于其它两种方法在分类效果和算法复杂度上都具有一定的优势.结论 此方法是实现锋电位在线分类的不错选择.
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独立分量分析在神经元锋电位分类中的一种新应用
爆发式锋电位(Burst)是大脑神经元动作电位发放的一种常见形式,它在增强神经信号传递的可靠性以及形成突触可塑性变化等方面具有重要的作用.在细胞外记录的锋电位信号中,同源Burst也表现为幅值和波形都明显变化的一串高频发放序列,这给神经元序列的正确分类提出了难题.为了解决这个问题,本研究设计了一种四极电极记录的锋电位信号检测和分类方法.在阈值法检出锋电位的基础上,首先根据锋电位时间间隔指标检出候选Burst信号小段,然后利用独立分量分析(ICA)的盲源分离特性,区分每个小段信号中所包含的不同来源的锋电位,再用于后的整体信号的锋电位聚类.实验记录数据和仿真数据的检验结果表明,该方法不仅能够将来自不同神经元的Burst和单发放锋电位正确分类；而且,由于ICA应用的对象是短时间的候选Burst信号,因此,即使对于4通道信号也能够满足ICA源信号数量小于记录信号通道数的限制条件,同时,短信号处理又避免了ICA计算量大等问题,为Burst的正确检测与分类提供了一种新方法.
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多通道局部场电位θ分量与锋电位的互信息对大鼠工作记忆的协同编码
目的 研究大鼠在Y迷宫工作记忆过程中,责任脑区前额叶皮层记录的2类不同模态的神经信号:局部场电位(LFPs)和锋电位(Spikes)的协同编码,为研究工作记忆的神经编码机制提供计算支持.方法 实验数据:4只SD大鼠在Y迷宫工作记忆过程和静息状态下前额叶皮层的多通道LFPs及Spikes数据由天津医科大学神经工程实验室提供;LFPs的数据预处理:对场电位去除工频干扰和基线漂移;Spikes的连续化:选取生理窗口为500ms,窗口移动步长为125 ms,把Spikes通过发放频率的方式转换为连续信号;场电位的时频分析与特征频段的提取:通过短时傅里叶变换,获取能量分布的主要频段,并通过带通滤波提取特征频段信号,从而得到2种不同模态信号的数据对;特征频段的场电位与锋电位的互信息编码:对单通道的LFPs-Spikes数据序列加窗,计算每个滑动窗口内的互信息值,进而得到多通道的互信息值的分布.结果 场电位的时频分布表明工作记忆期间其能量主要集中在θ频段(4～12 Hz);4只大鼠θ频段LFPs与Spikes在10次工作记忆实验中平均值为0.49±0.04、0.39±-0.03、0.41±0.03、0.48±-0.02,显著大于各自静息状态的值,其差异具有统计学意义(P＜0.05).结论 θ频段(4～12 Hz)是工作记忆的特征频段,θ频段的LFPs与Spikes的互信息有效编码了工作记忆事件.
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急性饮酒对小鼠海马 CA1区锋电位的影响
观察研究急性饮酒前后，小鼠海马区锋电位（Spike）的放电频率及峰峰间期等的变化，描述并分析清醒状态及急性饮酒后小鼠海马区神经元电信号的特征差异，评价急性饮酒对小鼠海马区记忆功能的影响。以 ICR 小鼠为实验对象，分成急性饮酒组（P 组）和生理盐水对照组（C 组）。在小鼠海马 CA1区植入8通道微电极阵列，利用神经信号处理采集系统 Cerebus 记录急性饮酒前后小鼠海马 CA1区神经电信号，分析比较海马区神经元放电频率以及锋电位间隔直方图（Interspike Interval Histograms ，ISI）的变化。P 组与 C 组比较，P 组平均放电率小于 C 组；与清醒状态下比较，急性饮酒后小鼠海马区神经元放电频率变低，然后随着时间逐渐增强，慢慢恢复；ISI 值从较为集中变为较为分散。急性饮酒后小鼠海马区神经元自发放电在放电频率、ISI 等神经信号的特征方面存在明显差异。急性饮酒可抑制小鼠海马区神经元放电，抑制小鼠记忆功能。
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MEA信号锋电位的主成分分类
分类是MEA信号锋电位研究的重要任务.卡-洛变换(KLT)是所有正交变换中方差分布佳者.按大小排列的信号协方差矩阵的本征值,即信号的主分量,用主分量的和超过信号总量90%的大的8个数据为分类根据,对MEA信号锋电位采用沃德法进行系统聚类,获得了较好的结果.
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一种获取锋电位的峰值检测算法的改进方案
在利用多电极阵列细胞外记录的海马神经元网络电生理研究中,为了能正确检测锋电位,在详细阐述阈值和峰值检测两种算法的基础上,对后者作了改进,解决了其滑动窗口分界导致的重复检测,提高了正确率,明显加快了获取锋电位的速度.
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峰电位及起搏标测对主动脉窦起源室性期前收缩射频消融的意义
目的:对主动脉窦起源室性期前收缩患者应用三维电解剖标测系统(Carto系统)进行激动顺序标测及起搏标测,探讨锋电位和起搏标测对主动脉窦起源期前收缩射频消融的指导意义.方法:本研究病例为我院2013-07-2017-07于主动脉窦内消融成功的室性期前收缩病例,运用Carto三维标测系统对右室流出道及主动脉窦行三维重建,行激动标测及起搏标测,观察锋电位与起搏标测心室夺获情况与消融靶点的关系.结果:23例患者终于主动脉窦消融成功,其中左冠窦18例,右冠窦5例,无冠窦0例.左冠窦起源的室性期前收缩右室流出道(RVOT)心室早激动点(EVA)提前体表心电图V波20～38(25.56±5.20) ms,左冠窦靶点处EVA提前体表心电图V波18～37(27.33±6.07) ms.18例左冠窦起源室性期前收缩患者中,16例(88.9％)记录到锋电位.14例(77.8％)于左冠窦靶点处起搏可成功夺获心室,消融成功后于靶点处再次起搏均无法夺获心室.右冠窦起源的室性期前收缩RVOT处EVA提前体表心电图V波18～37(26.6±5.41) ms,右冠窦靶点处EVA提前体表心电图V波21～38(30.20±6.83) ms.5例右冠窦起源的室性期前收缩患者全部记录到锋电位,其中3例(60％)可于右冠窦靶点处成功夺获心室,消融成功后于靶点处再次起搏均无法夺获心室.结论:锋电位与起搏标测成功夺获心室对主动脉窦起源室性期前收缩的射频消融有指导意义.
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高频电刺激改变神经元发放与场电位节律之间的锁相关系
临床上,已将深部脑刺激(DBS)技术成功应用于治疗多种脑部疾病.近年的研究推测,DBS技术使用的电脉冲高频刺激(HFS)可以改变神经元动作电位的病理性节律发放,这可能是DBS治疗脑部疾病的重要机制之一,但是这种推测尚需实验数据的证实.本文在已麻醉的大鼠海马CA1区的输入轴突束薛氏侧支(Schaffer collaterals)施加时长为1 min、频率为100 Hz的HFS,并分析刺激下游CA1区的锥体神经元和中间神经元的锋电位,考察两种神经元的节律性动作电位发放的变化情况.结果显示,麻醉大鼠CA1区的场电位存在明显的θ节律,且在顶树突层尤其明显,而神经元锋电位与θ节律存在锁相关系.与此基线记录相比较,在HFS期间,锥体神经元的锋电位与顶树突层θ节律的锁相值从0.36±0.12显著减小至0.06±0.04(P＜0.001,配对t检验,N=8);中间神经元锋电位的锁相值也从0.27±0.08减小至0.09±0.05 (P＜ 0.01,配对t检验,N=8).两类神经元与胞体层θ节律的锁相关系也有类似改变.此结果表明,对轴突束施加HFS可以消除下游神经元动作电位发放与场电位θ节律之间的锁相关系,改变神经元的节律性发放模式.这种现象产生的机制可能是HFS诱导的轴突传导障碍,此发现对于深入研究DBS的作用机制具有重要的意义.
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鸽子目标导向抉择任务中锋电位和局部场电位解码性能对比研究
锋电位(spike)和局部场电位(LFP)是神经信息解码中重要的两种候选信号.目前对于哺乳类动物的spike信号和LFP信号的解码性能已有诸多研究,但是鸟类大脑这两种信号的解码性能并不清楚.本文利用6只鸽子为模式动物,基于留一法和k近邻的神经解码算法(LOO-kNN)研究了目标导向抉择任务中弓状皮质尾外侧区spike信号和LFP信号的解码性能,探讨了通道个数、解码窗口的位置、长度以及近邻k值等参数对解码性能的影响.本文研究结果表明,spike信号和LFP信号都能有效解码出目标导向抉择任务中鸽子的运动意图,但是相比之下,LFP信号解码性能更优异,而且受通道个数的影响较弱.对于解码窗口而言,佳解码窗口位于目标导向抉择过程的后半段,而且LFP信号佳解码窗口长度(0.3 s)明显短于spike信号佳解码窗口长度(1 s).对于LOO-kN算法来说,解码正确率与k值的大小基本成反比,k值越小解码正确率越高.通过以上本文研究结果,期望本文方法有助于大脑神经信息处理机制的解析,对于脑-机接口等进一步深入研究提供一定的参考价值.
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定量分析神经元锋电位与局部场电位锁相关系的新方法
神经元动作电位(锋电位)的发放与局部场电位(LFP)节律之间的锁相关系反映了重要的神经编码信息,但目前的分析方法只能判断有无锁相性,而不能定量区别各种锁相性的强弱.本文利用锋电位触发的叠加平均(STA)信号,以STA信号与原始LFP信号的功率百分比值φ为指标,来评价这种锁相性的强弱.大鼠海马CA1区的实验数据以及仿真数据的验证结果均表明,指标φ与锁相性强弱之间存在单调关系,它能够提供有效的界值来区分是否锁相.由于计算该指标时无需事先滤波,它可以避免传统的区间统计法中人为限定LFP频率所造成的不利影响,为研究大脑神经信息编码的机制提供一种新的定量方法.
关键词： 锋电位 局部场电位 锋电位触发的叠加平均 锁相 圆形统计学 -
记录每一个神经细胞的每一次冲动意义何在?
神经细胞(神经元)在受到刺激时产生电脉冲(锋电位,动作电位).这些“全或无”锋电位的波形极相似,但它们的放电模式因多种因素而变,这些因素包括刺激参数、其他神经元的活动等.甚至一个特定的神经元,其活动特征在发育过程中会进一步发生精细的修饰,以适应周围的环境.鉴于这些原因,笔者认为,在引用“记录每一个神经元的每一个锋电位”这样的表述来渲染“大脑活动图谱”计划必须十分谨慎,尽力避免这样的表述在公众中可能产生的误导.我们需要达成共识:“记录每一个神经元的每一个锋电位”,即使在一个局部神经元环路中(更勿论整个大脑),既不可行,也无意义.
