基于稀疏非负矩阵分解大鼠工作记忆稀疏编码与功能连接研究

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1、分类号：R318密级：学位类别：科学学位团专业学位口0学校代码：10062学号：2010602044学科门类：医学又肄譬科矢孳硕士学位论文MASTER’SDISSERTATION论文题目：基于稀疏非负矩阵分解的大鼠工作记忆稀疏编码与功能连接的研究TITLEAStudyofSparseCodingandFunctionalConnectivityofRatWorkingMemoryviaSparseNon—negativeMatrixFactorization一级学科：生物医学工程二级学科：论文作者：刘旭指导教师：田心教授导师组

2、成员：天津医科大学研究生院二。一三年五月学位论文原创性声明lIIIIIlUIIIIIUlIIIlY2396736本人郑重声明：所呈交的论文是我个人在导师指导下独立进行研究工作取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容和致谢的地方外，论文中不包含任何其他个人或集体己经发表或撰写过的研究成果，与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示了谢意。学位论文作者签名：学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解天津医科大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进

3、行检索，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文，并编入有关数据库。保密口，在——年解密后适用本授权书。本论文属于不保密臣歹。(请在相对应的方框内打“√”)学位论文作者签名：导师签名：韭嗍∥1锋}月阳日期：_20萨朋7汨天津医科大学硕士学位论文中文摘要研究目的：发展了基于稀疏非负矩阵分解(SparseNon—negativeMatrixFactorization，sNMF)的稀疏编码和稀疏源分量的因果分析方法，研究SD大鼠工作记忆状态前额叶皮层(PrefrontalCort

4、ex，PFC)多通道局部场电位(LocalFieldPotentials，LFPs)的0和7频段的能量对工作记忆的编码，以及工作记忆状态LFPs及其稀疏源分量的功能连接特性，为研究工作记忆的编码和功能连接提供创新的思路和方法。研究方法：1．实验数据：本论文所用的实验数据为4只SD大鼠在Y迷宫工作记忆任务状态的PFC多通道LFPs，以及静息状态的PFC多通道LFPs。2．数据预处理：对原始记录的LFPs进行去工频干扰和去基线漂移等预处理。3．LFPs的短时傅里叶变换(Short．timeFourierTransform，STFT

5、)：应用STFT对预处理后的LFPs进行时频分析，获得LFPs的时频能量分布。4．应用SNMF对LFPs的时频能量分布进行稀疏分解，获得基矩阵A和稀疏源分量矩阵S。矩阵S的每一个行向量S为时问序列。5．LFPs的0和Y频段的能量对工作记忆的编码：根据稀疏源分量矩阵S的元素值确定工作记忆状态下LFPs能量集中的时间段，选取稀疏源分量能量在该时间段内明显增加的频段作为与工作记忆相关的稀疏源分量，应用SNMF逆变换，对工作记忆相关的稀疏源分量进行稀疏重构，获得与工作记忆相关的稀疏源分量的时频能量分布，根据时频能量分布计算于工作记忆相

6、关的稀疏源分量的0和Y频段的能量。6．工作记忆状态LFPs及其稀疏源分量的功能连接：应用Granger因果分析，分别计算描述工作记忆状态和静息状态的LFPs及其稀疏源分量的因果关系的定量参数，包括：(1)因果密度(CausalDensity,CD)计算每次LFPs及其稀疏源分量矩阵的因果密度值，为每只大鼠工作记忆状态的10次LFPs和10次稀疏源分量矩阵和静息状态的10次LFPs和10次稀疏源分量矩阵计算平均因果密度值，比较工作记忆状态和静息状态LFPs和稀疏源分量的功能连接。天津医科大学硕士学位论文(2)因果流(Causal

7、Flow,CF)计算LFPs的因果关系网络各节点的因果流值，由于LFPs的因果关系网络的节点与通道一一对应，为每只鼠工作记忆状态和静息状态各lO次LFPs数据计算每个通道的平均因果流值，应用t检验，测定工作记忆状态和静息状态因果源(CausalSource)和因果汇(CausalSink)对应的通道。计算每只大鼠每次试验稀疏源分量因果关系网络各节点的因果流值，对每一个节点进行因果源和因果汇的归类，应用稀疏重构，获得每一次数据因果源和因果汇的总时频能量分布，再计算10次数据因果源和因果汇的平均时频能量分布，从平均时频能量分布比较

8、工作记忆状态和静息状态稀疏源分量功能连接的差异。研究结果：1．LFPs的0和Y频段的能量对工作记忆的编码：(1)大鼠在工作记忆任务过程中，LFPs能量在某特定时期会达到峰值，在能量最集中的1s时间段内工作记忆状态的0和v频段的能量明显高于静息状态(t检验，P<0．01)。(2