视网膜神经节细胞锋电位分类方法

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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姓名：丁勇申请学位级别：硕士专业：控制理论与控制工程指导教师：袁景淇20060201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摘要视觉信号的初级处理发生在视网膜视觉信号在光感受器细胞上形成输入并被转换成电信号经视网膜神经元回路传递至输出神经元神经节细胞形成动作电位锋电位然后通过视神经进一步向视觉中枢传递视网膜研究的目的之一就是了解视觉信息是如何在视网膜中进行编码和传递的而神经元锋电位的分类是视网膜的研究的基础只有将视网膜神经节细胞锋电位信号准确分类才能深入研究单个的视网膜神经元细胞的运作机理才能知道神经元之间是怎样进行信

2、息传递和处理的最后才能揭示神经元细胞的协同活动在视觉信号形成编码和传递中的作用本文主要对视网膜锋电位信号的检测与分类的方法进行研究并提出了一种基于人工神经网络的锋电位分类方法多电极细胞外记录能同时记录到多个神经元的活动为研究神经元之间的群体活动特性提供了实验基础但是记录到的信号是多个神经元信号的叠加而且还包含噪声这就引出了神经元锋电位信号分类的问题由于背景噪声对检测和分类的影响很大因此锋电位分类的第一步是对信号做预处理其中包括工频滤波和高频滤波预处理以后的信号首先经过阈值检测检测出可能的锋电位信号主元分析方法可以降低数据的维数并获得数据的主要特征再对这些特征进行聚类就可以确定神经元的个

3、数和重构锋电位信号本文研究的重点就是在此基础上利用上海交通大学硕士学位论文聚类的结果取对应的锋电位信号训练人工神经网络利用训练好的神经网络进行锋电位分类并结合模板匹配思想解决叠加信号的分离问题现有的各种锋电位分类方法都有自己的优势和缺陷主元分析聚类分析模板匹配和人工神经网络结合的分类方法则综合利用了各个方法的优点并避免了各自的缺陷仿真结果表明这样的综合方法是提高锋电位分类方法的效率的有效途径关键词锋电位信号分类阈值检测人工神经网络模板匹配信号叠加上海交通大学硕士学位论文SPIKESORTINGOFRETINALNEURONSABSTRACTThefirststageofvisualin

4、formationprocessingoccursintheretina.Visualstimuliexcitethephotoreceptors,whichconvertthevisualstimuliintoelectricalsignals.Thesesignalsarethenpropagatedthroughtheretinalcircuitrytotheoutputneurons(theganglioncells)andarerelayedtothebrainintheformoftheactionpotentials.Aprimarygoalofretinalresear

5、chistodeterminehowvisualinformationisencodedandtransmittedintheretinalcircuitry.Spikesortingofretinalneuronsisthebaseofretinalresearchbecausethatitwillhelpusknowthefunctionofretinaandtheprincipleofopticsignals’forming,codingandpassing.Thispaperisfocusedonresearchofspikedetectionandsortingmethods

6、,theninvestigatedamethodofusingartificialneuralnetworksandtemplate-matching.Multi-electrodearray(MEA)extracellularrecordedtheelectricalactivitiesfromalotofneurons,whichisanadvantagefortheanalyzingoftherelationshipbetweennearbyneuronsandhowtherelationshipcontributedtotheinformationprocessing.Butr

7、ecordingsignalmaybecombinedwithseveralspikesfromganglioncellsandbackgroundnoises.Weshouldsortthesespikeswhichiscalledspikesorting.Duetobackgroundnoiseshavegreateffecttotheresultofspikesorting,thefirststepofspikesortingisdata