【摘 要】
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使用多电极阵列可无损的记录神经元网络的电活动 ,但是单个电极往往会同时记录到多个神经元的活动 ,因而需要将所记录的信号进行分类。本文通过幅度、形状、主成分等分类方法
【机 构】
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华中科技大学生物医学光子学教育部重点实验室
【基金项目】
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国家杰出青年科学基金项目 (6 0 0 2 5 5 14 );教育部科学技术重大项目 (重大 10 4 2 0 )。
论文部分内容阅读
使用多电极阵列可无损的记录神经元网络的电活动 ,但是单个电极往往会同时记录到多个神经元的活动 ,因而需要将所记录的信号进行分类。本文通过幅度、形状、主成分等分类方法与聚类方法实现了对锋电位的分类 ,并在MATLAB平台下编写了相应的可视化软件SpikeTools。对模拟数据的分类结果表明 :均有 90 %以上的锋电位得以正确归类。对实验数据的分类结果表明 :阈值分类方法能对幅值有明显区别的锋电位进行合理分类 ,形状分类方法能对幅值接近的锋电位进行分类 ,而主成分分类方法区分波形的整体差异 ,能分离前两种方法难以区别的类 ;聚类方法可实现自动分类。开发的Spike Tools软件能对各种锋电位群数据进行分类处理 ,为锋电位信号的分析提供了有力的工具。
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