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《神经元放电序列熵编码的研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。
1、http://www.paper.edu.cn1神经元放电序列熵编码的研究郭强，田心天津医科大学生物医学工程系，天津（300070）E-mail：tianx@tijmu.edu.cn摘要：本文提出了对神经元放电进行非线性的Shannon熵编码表达的算法，对神经元的爆发放电和节律放电两类仿真序列进行了熵编码，并研究了带宽的选择问题。结果显示，以上两类放电序列具有不同的熵编码模式。另外，本文对重复经颅磁刺激（repetitivetranscranialmagneticstimulation，rTMS）前后的颞
2、叶癫痫大鼠的熵编码进行了探讨，为研究rTMS对癫痫病灶脑区神经元放电的影响打下基础。关键词：神经元放电；Shannon熵；神经编码；颞叶癫痫大鼠；重复经颅磁刺激1．引言神经编码是指神经信息在传递和表达时所采用的一系列规则与机制，在对神经编码规律的认识过程中,形成了各种不同的编码方法。Adrian于1926年首先提出了神经元放电的频率编码理论。其基本观点是：神经元放电序列的编码是以放电频率为依据的，即通过放电频率携带信息。但频率编码理论存在局限性：首先，其信息传输率很低；其次，频率编码难以迅速解码；第三，由
3、于在频率编码理论中神经元只能以放电频率的高低来反映刺激的强弱，从而使其对包含多个参数的刺激进行编码十分困难。因此，Abeles于1982年提出了时间编码理论。与频率编码不同，时间编码理论认为神经元放电序列的时间模式中蕴涵着丰富的动态信息。近年来，时间编码理论得到了越来[1][2]越多实验证据和理论研究的支持。结合时间编码和频率编码能更好的表达神经元放电的[3]动态规律。由于神经放电信息是非线性的，因此，应用传统的统计方法，诸如应用方差等二阶统计量来表达非线性的响应有局限性。信息学的发展为神经编码提供了新的
4、技术途径，例如应用[4]Shannon熵来进行神经编码的表达，因为Shannon熵是随机事件不确定性及信息量的量度，又可以反映由偏度、峰度代表的不规律性，因此适合表达非线性的神经元放电编码。本文对神经元的爆发放电和节律放电两类仿真序列进行了熵编码，并研究了带宽的选择问题。结果显示，以上两类放电序列具有不同的熵编码模式。磁刺激是一种能够在神经深层处产生感应电流,从而影响相应脑部神经细胞的无创方法,它具有穿透力强、非侵入性和无痛感等优点。经颅磁刺激对脑神经的影响,是神经科学关注的前沿研究之一。本实验室宋毅军曾
5、研究过rTMS对颞叶癫痫大鼠颞叶和海马细胞凋亡的影[5]响，研究表明,适量的rTMS能抑制颞叶癫痫大鼠的细胞凋亡,减轻细胞凋亡所致神经元坏死,减少神经元细胞“丢失”,从而对癫痫所致的脑部损伤有保护作用。为进一步研究rTMS对颞叶癫痫大鼠的作用，本文对rTMS前后的颞叶癫痫大鼠的熵编码进行了探讨，为研究rTMS对癫痫病灶脑区神经元放电的影响打下基础。2.Shannon熵编码原理对于有n个信元{x,x,…,x}的信息源，如果各信元出现的概率分别表示为12n[6]p,p,…,p,则Shannon熵定义为：12n
6、1国家自然科学基金（60474074）、教育部博士点基金资助项目-1-http://www.paper.edu.cnnE=−∑pilog2pi(1)i=1当公式(1)中的对数底为2时，Shannon熵的单位为比特(bit)；对数底为e时，Shannon熵的单位为奈特(nat)。且信息源的Shannon熵值与其信息量成正比。Shannon熵编码算法思路如下：(1)设定窄带带宽，再用等带宽的连续窄带分割ISI序列，做出ISI直方图。图(1)和图(2)分别是带宽为0.425ms及2ms时，神经元节律放电仿真序列
7、的ISI直方图。图1带宽为0.425ms时，神经元节律放电仿真序列(362.5s)的ISI直方图图2带宽为2ms时，神经元节律放电仿真序列(362.5s)的ISI直方图(2)设包含放电的窄带数为n，根据各窄带中包含的放电个数S(i=1,2,…,n)可计算出概率inpi(i=1,2,…,n)，即pi=Si/∑Si，再将pi代入公式(1)中得到Shannon熵值E。i=1通过比较图1和图2可知，人为设定的不同窄带带宽对应不同的ISI直方图，即不同的Shannon熵值。而且由于在神经生理实验中采集的神经元放电数
8、据往往是无法控制的并含有显著的噪声成分，故应通过仿真数据计算，确定较合理的窄带带宽后，再进行实验数据的Shannon熵编码。3.神经元放电仿真序列的Shannon熵编码3.1神经元放电序列的仿真++采用Chay模型仿真神经元放电，因为Chay模型除了考虑到可兴奋细胞膜上Na和K通2++道及漏电流通道的作用外,还有依赖于Ca浓度的K离子通道,所以Chay模型可以更好地模[7]*-1拟神经元的各种放电形式。在Matlab7.0平台
