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一种肾切片图像的肾小球边界增强滤波算法
肾脏组织切片图像的自动处理与分析系统中,肾小球边界的增强决定了系统自动分析的成功率与准确率,针对人体组织的差异小,特征不明显的问题,提出了一种基于神经元网络的滤波算法,本算法大大提高了肾小球边界增强的准确度.
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培养神经元网络结构及其自发放电模式
引言内在自发同步信号在中枢神经系统的许多部位观察到,被认为在突触连接和网络的形成以及学习过程中起着重要作用[1].揭示培养神经元网络自发活动的规律,是理解大脑内网络活动首要的先决条件[2].但令人吃惊的是对于自发活动的来源和控制因素了解的还不多[3].
关键词： 神经元网络 突触连接 自发同步放电 多电极阵列(MEA) -
候选可塑性相关基因15在大鼠脑弥漫性轴索损伤中的表达
侯选可塑性相关基因15(CPG15),其表达产物能促进神经轴突生长和分支,以及突触的发生和成熟,并可调节突触回路的形成.它也是神经活动和神经营养素生物学效应的共同下游作用因子.CPG15对弥漫性轴索损伤(diffuse axonal injury,DAI)后神经轴索的修复有无影响?是否在DAI后神经元网络的重建中起重要作用?
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Linux 2.6平台神经电生理闭环系统软件的设计和实现
目的 在Linux 2.6操作系统下开发基于多电极阵列的神经电生理闭环系统软件.方法 通过中断和字符设备子系统接口,将USB总线刺激器和PCI总线数据采集卡连接到用户模式,并依据神经元网络活动确定刺激器输出,设计闭环控制算法,基于GNU C开发在Linux下的刺激应用程序.结果 在Linux 2.6 PC平台上实现了电生理实验系统采集和刺激终端的在线控制软件,并用该软件控制由多电极阵列培养皿、放大器、数据采集卡、PC机以及刺激器所构建的实验系统,实现了对培养神经元网络信号的采集和活动依赖的刺激.结论 该软件实现了神经元网络活动和刺激信号的闭环信息流动,为神经信息处理的网络机制研究提供了有效工具.
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感觉系统检测弱信号的随机共振现象
目的通过信号检测理论和心理物理学实验来研究人体感觉系统中噪声增强感觉的现象.方法 感觉系统可用一个由接收器部分和分类器部分组成的阈值检测器来模拟.其中,接收器部分不再被看作是线性单元或是单个非线性单元,而是被看作是由多个MacCulloch-Pitts神经元构成的加性网络.使用百分比正确率和信号可检测度这2个评价指标来模拟新模型的性能.采用心理物理学实验方法中的单择一的强迫选择法和二择一的强迫选择法来验证模拟结果.结果 模拟结果显示2个评价指标都表现出随机共振现象,实验在定性上说明了理论模型的正确性.结论 感觉系统是通过随机共振现象来利用噪声增强感觉的,因此随机共振现象不是存在于感觉系统中的附带现象.
关键词： 随机共振 信号检测 心理物理学 MacCulloch-Pitts 神经元网络 -
一种基于面向对象技术的心电信号数据处理系统
利用面向对象程序设计技术,结合信号处理领域内出现的新技术:小渡变换、神经元网络、遗传算法等,设计和实现心电信号数据处理系统和患者管理系统,为医学诊断提供帮助.
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多通道神经电生理刺激软件的设计与实现
目的 设计并实现一种通用的多通道神经电生理刺激实验平台软件.方法 从逻辑架构上采取软硬件分层的设计,避免了对具体硬件的过度依赖.在保证与现有设备兼容的前提下,基于.NET Frameworks平台开发可扩展的控制算法,实现多通道、可反馈的程控刺激输出.软件具有刺激/记录功能,可在实验过程中动态改变刺激程序与切换电极,且具有良好的人机交互界面.结果 测试结果表明,该软件可稳定控制刺激器,并根据用户提供的参数(选定电极、幅值、间隔等)生成随机刺激序列和同步控制信号;在刺激序列中各电极切换时延为600 ms级.结论 该软件对现有设备系统具备良好的兼容性,可针对多导联神经电生理刺激研究的特性和需求实现多通道、实时 、可反馈的程控刺激输出,允许在运行时动态改变刺激程序并切换电极,为网络层级神经网络反馈回路的机理研究提供了工具.
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基于基底核的帕金森病状态分析
目的 研究分析基底核参数变化对帕金森病(PD)状态的影响.方法 采用Izhikevich神经元数学模型构建基底核神经元网络,对基底核的结构进行分析;研究基底核参数对苍白球外侧部(GPe)、苍白球内侧部(GPi)、丘脑底核(STN)和丘脑(TC)生物动力学特性的影响.首先根据Izhikevich神经元模型的固有参数,分别实现各神经元核团在正常状态下的生物动力学特性;然后逐渐改变模型参数,直至其出现PD状态的生物动力学特性;后根据从正常状态到PD状态时各模型参数的变化情况,分析它们对PD状态的影响.结果 在一定范围内适当改变基底核中的相关参数,基底核能够实现生物动力学特性并出现不同的放电状态.在正常状态下,GPe、GPi、STN和TC神经元核团均呈现规则放电模式;当在一定范围内减小常量参数a、b和c时,各神经元核团的放电周期也逐渐增大,放电频率减小,放电模式由规则放电转变为簇放电;当在一定范围内减小常量参数d时,各神经元核团的放电周期也逐渐减小,放电频率加快,放电模式由规则放电转变为快速放电.结论 对PD患者进行深度脑刺激术治疗时,可以结合基底核参数变化对PD状态的影响,实现更精确、更快速的治疗效果.
关键词： 基底核 帕金森病 Izhikevich模型 神经元网络 -
神经元网络动力学的统计物理方法
本文回顾了利用统计物理的方法研究神经元网络动力学的数学降维描述.以一个全兴奋性的“整合-发放”神经元网络为出发点,导出了描写神经元群体活动的概率分布函数的(2+1)-维对流-扩散方程.在没有引入任何新参数的情况下,讨论了如何利用moment closure scheme得到(1+1)-维的动力学方程.我们将此方程的预测与原神经元网络动力学的蒙特卡洛模拟结果进行比较,从而展示了新方程的数值精确性.
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初级视觉皮层“简单”与“复杂”神经元动力学的计算建模
本文回顾了我们在哺乳动物视觉皮层的建模工作.利用初级视觉皮层的大规模神经元网络模型,我们解释了初级视觉皮层里“简单”与“复杂”神经元现象的网络机制.所谓的“简单”细胞对视觉刺激的反应近似线性,而“复杂”细胞对视觉刺激是非线性的.我们的模型成功地再现了简单和复杂细胞分布的实验数据.
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一种基于工作流的神经元信号处理软件包
介绍了在基于工作流的生物信息学软件平台上编写的可视化软件包(neural signal process tools),该软件包提供了比较完整的统计学算法,可实现多通道锋电位信号的并行处理,并将结果有效可视化,为在网络层次上研究神经元的功能和动力学特性提供了有力的支持.
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海马神经元网络发育中自发活动的动力学分析
目的:在多电极阵列(multielectrode arrays,MEA)芯片上体外培养海马神经元网络.研究发育过程中自发活动的动力学变化规律.方法:采用锋电位发放速率、爆发速率和爆发持续时间参数分析神经元网络自发活动.结果:网络发育初期(培养1周～2周)因自发电活动是零星的单个锋电位发放模式,爆发速率低;主要发育期(培养3周～5周)因发放模式变为单发和爆发放交替模式,自发锋电位发放速率增加,爆发速率和爆发持续时间明显升高;成熟稳定期(培养6周以上),自发活动主要是同步爆发发放和节律性同步发放模式,单位时间内爆发活动次数减少,爆发持续时间变短.结论:上述研究表明爆发活动参数能够量化和描述海马神经元自发活动在网络发育过程中不同阶段的动态变化特性.
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神经元网络容错学习在肾小球区域边界增强中的应用
在肾脏组织切片图像的自动分析系统中,肾小球区域边界的增强是一个关键的环节.肾组织切片图像的复杂特点导致了对肾小球边界特征描述的困难.本文在给出特殊边界定义下提出了一种特征模板,用神经元网络构造非线性阈值曲面,考虑网络容错性对边界增强效果的影响,选择合适的阈值曲面进行边界增强.实验结果表明,该容错学习可以在抑制噪声的同时获得对肾小球边界的增强,从而获得良好的处理效果,并且对染色程度不同的样本图像具有强的适应性.
