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《国防科学技术大学》 2010年
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基于微电极阵列和光学成像的负信号神经代谢机制研究

尹海兵  
【摘要】:大脑功能成像信号包含正向响应信号和负向响应信号(简称为正信号和负信号)。目前,正信号的机制已得到较充分的研究,然而负信号的神经和代谢机制还缺乏充分的研究,现有结果也存在矛盾。研究负信号产生的机制及其与神经活动的耦合关系,可以提高大脑功能成像技术的定位精度和信息挖掘能力,也有助于对“注意”和“功能连接”等问题的研究。 基于微电极阵列记录和内源光学功能成像,本文针对大脑功能成像中负信号的神经和代谢机制进行了深入研究。采用大鼠体感皮层模型,本文使用微电极阵列深入研究了神经元的尖峰电位活跃性,为分析负信号的神经机制提供了基础;同时,使用内源光学成像深入研究了血液动力学响应的时空模式,为分析负信号的代谢机制提供了基础。结合以上,本文分析和研究了负信号的神经和代谢机制,给出了负信号的神经去激活理论的直接证据。主要研究成果如下: 1、提出了基于局部保持投影理论的神经尖峰电位特征提取算法。神经元尖峰电位数据进行分类之后才能分析单个神经元的数据信息,尖峰电位的特征提取是分类和鉴别的前提。为了解决尖峰电位数据的特征提取和数据降维,基于局部保持投影理论,本文提出了一种新型的神经尖峰电位特征提取方法,并引入广义体积概念实现了算法近邻参数的自动选择,同时采用基于原型向量的分布离散度标准,更有效地描述了类别之间的分离程度。仿真和实际数据的应用表明,本文算法比传统方法能更好地实现特征提取和类别分离。 2、提出了基于有限高斯混合模型和尺度型梯度期望最大算法理论的尖峰电位分类算法。神经元尖峰电位数据的分类和甄别,是进行神经活跃性分析的基础和前提。为实现神经尖峰电位数据的有效分类,本文基于有限高斯混合模型和期望最大算法理论,提出了尺度型梯度期望最大算法。在数据特征空间中,算法使用尺度型步长寻求似然函数的极值,得到和原始算法一致的收敛结果,同时收敛速度明显地快于传统的期望最大算法。考虑到尺度参数的选择和计算较为繁琐,本文采用参数仿真的方法给出了尺度选择的经验性范围。 3、提出了基于高斯白噪声和典型相关分析理论的光学成像数据降噪算法。内源光学功能成像数据的信噪比一般较低,为后期的负信号的时空模式分析和解释带来困难。结合高斯白噪声理论,本文使用基于典型相关分析理论的结构噪声消除方法,有效地改善了光学数据的信噪比。随后,本文对光学成像数据中负信号的检测和空间定位进行了深入分析和讨论。 4、为负信号的神经去激活机制提供了直接证据。光学功能成像的数据分析表明:大鼠后脚掌受到电流脉冲刺激时,后肢体感皮层出现典型的正信号,初级次级运动皮层、前肢体感皮层和初级次级视觉皮层出现持续性负信号。负信号和正信号的波形相似,但幅值变化趋势完全相反,且负信号幅值远小于正信号幅值。此外,微电极阵列在视觉皮层区域的记录结果表明:负信号区域的神经尖峰电位活跃性在外界刺激时出现明显的减小。微电极阵列和光学成像结果表明:负信号和神经尖峰电位活跃性有紧密的关联性,本文结果为负信号的神经去激活机制提供了直接证据。本文结果还表明,负信号在分析以血液动力学为基础的功能性神经成像信号方面具有重要的作用。
【学位授予单位】:国防科学技术大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:TN911.7

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【参考文献】
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