视网膜神经节细胞锋电位分类方法的研究

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1、上海交通大学硕士学位论文视网膜神经节细胞锋电位分类方法的研究姓名：吴金勇申请学位级别：硕士专业：控制理论与控制工程指导教师：袁景淇;张溥明20040301视网膜神经节细胞锋电位分类方法的研究摘要在神经生理学研究中锋电位分类是一个技术难点它涉及到去噪锋电位的检测分类以及叠加锋电位信号的分离等本文的神经信号数据是用多电极记录技术采集到的每个电极记录到的信号是该电极周围不同神经元的锋电位信号的合成故希望能从这些合成信号中分离出特定的锋电位并确定与之对应的神经元以及神经元锋电位序列这将有助于了解视网膜信号处理机制揭示神经节细胞的协同活动在视觉信号形成编码和传递中的作用本课题主要研究视网膜锋电位信号的

2、检测与分类由于背景噪声对检测的影响很大所以在检测分类之前需对信号做预处理预处理采用椭圆滤波器进行47Hz53Hz的工频滤波采用小波变换进行高频滤波经过预处理以后的信号首先进行阈值检测挑出各种可能锋电位信号然后用小波变换和主元分析方法对这些信号进行特征提取最后用聚类分析方法进行分类从而通过重构得到锋电位序列本文还重点研究了主元分析方法在不同信噪比下的分类效果得出了主元分析方法的适用信噪比范围为(4db,+)最后对重叠锋电位信号的分解进行了初步研究大量研究结果表明小波变换是一种简便高效的时频分析方法对于分析表征和分离神经元信号十分有效主元分析方法能降低数据空间的维数有效地提取锋电位特征研究表明综

3、合应用各种分析方法是有效地提取锋电位特征进而得到锋电位序列的途径关键字锋电位分类主元分析方法小波分析方法聚类分析方法信噪比上海交通大学硕士学位论文视网膜神经节细胞锋电位分类方法的研究STUDYOFSPIKESORTINGOFRITINANEURONSABSTRACTInthefieldofneurophysiology,spikesortingisatechnicalchallenge.Itincludessignaldenoising,spikedetectionandsortingaswellasseparationofoverlappingspikes.Theneuralsignals

4、aregainedviamulti-channelelectroderecordingfromchickenretina.Eachchannelmaybecombinedwithseveralspikesfromganglioncells.Wehopetoextracteachspecialspikesfromchannelsignalsanddeterminecorrespondingganglionsandspikes’sequences.Itwillhelpusunderstandthefunctionofretinaandtheprincipleofopticsignals’beco

5、ming,codingandpassing.Thispaperismainlyfocuseduponspikedetectionandshapesorting.Duetobackgroundnoises,wediddatapretreatmentbeforespikedetectionandsorting.Ellipticalfilterwasadoptedforremovingthenoiseofpowerwithafrequencyaround50Hzandwaveletanalysisforeliminatingnoiseswithhigherfrequency.Afterthat,t

6、hresholddetectionwascarriedouttopickoutdifferentkindsofpotentialspikes.PCAandwaveletanalysismethodswerethenappliedtoextractfeaturesofthesepotentialspikes.Finally,spikesortingwasstudiedwithclusteringanalysis.Inspikeclassification,theeffectofsignal-to-noiseratio(SNR)ontheprinciplecomponentanalysiswas

7、intensivelystudied.ItwasfoundthatthedatawithSNR=(4db,+)wasmostsuitableforPCA.Inaddition,separationofoverlappingspikeswasinvestigatedprimarily.Itiswellknownthatthewavelettransformationisasimpleandeffectiveme