自主运动下的大鼠运动皮层神经发放分析

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1、录用通知于毅同志：您的论文自主运动下的大鼠运动皮层神经发放分析经过专家评审，予以录用。您的论文将在2009年中国生物医学工程联合学术年会（CBME’09）论文集刊登。请您按照会议日期（10月22-24日）按时与会，根据会议第三次通知的要求，按时给会议筹备处发送会议回执。期待与您在重庆相会。青年论文参赛论文自主运动下的大鼠运动皮层神经发放分析1,2,41,31,2,41,2,41,31,31,2,41,2,41,2,4于毅，代建华，张韶岷，章怀坚，刘晓春，孙超，李茜，郝耀耀，蒋凯，刘1,2,41,

2、2,41,31,2,4俊，朱凡，陈卫东，郑筱祥1.浙江大学求是高等研究院,浙江杭州3100272.浙江大学生物医学工程系,浙江杭州3100273.浙江大学计算机科学与技术学院,浙江杭州3100274.浙江大学生物医学工程教育部重点实验室,浙江杭州310027摘要：本文设计实验通过训练大鼠进行自主压杆运动，从而获得饮水奖励。实验中同步记录运动皮层神经集群活动信号与压杆的压力信息，应用概率神经网络和卡尔曼滤波分析神经集群发放模式，结果显示在压杆与不压杆时神经集群发放模式存在着显著性差别，并且在预测大

3、鼠在压杆过程中的压力信息时，概率神经网络的表现要优于卡尔曼滤波。关键词：初级运动皮层；神经元集群活动；神经解码；概率神经网络提都是在假设神经元活动与运动之间是线性映射一、引言关系。人工神经网络作为一种非线性方法被应用于神经群体解码，但其结果与群矢量及最佳线性有研究表明，自主运动可能是依赖于大范围估计相比并无改进。卡尔曼滤波采用动态模型,脑区皮层的神经电活动，这些信号会产生高度一并使用非线性预测，但其解码结果优于前面几种致的肌肉控制信号。初级运动皮层（PrimaryMotor[9-11]方法。Co

4、rtex，MI）是运动信息进行加工和处理的最重要本文采用概率神经网络对神经元群体电发放的皮层，其神经活动与熟练的自主运动的准备与[1]进行解码,它最初由数学家Specht于1990年提出执行过程有密切的关系。目前为止，这方面已经[12][2-5],后经Master(1995)等不断发展和完善,已成功进行了大量研究，旨在挖掘运动皮层的神经活地应用于机器学习、人工智能、自动控制等众多动与熟练的自主运动的准备与执行过程之间的密领域.概率神经网络比多层前馈网络的数学原理简切关系，这些工作被称为神经元群体

5、解码。[12]单,且易于实现。目前已有大量算法被用于运动相关的神经元本文所设计的实验中，首先对大鼠进行训练群体解码，其中包括群矢量算法、最佳线性估使其能通过前肢的自主压杆运动获取水，之后同计、人工神经网络以及卡尔曼滤波等。群矢量算步记录初级运动皮层神经元活动信号与压杆的压法是一种较为成功的神经元集群解码方法，在该力信号。应用概率神经网络和卡尔曼滤波方法解算法中，神经元的活动以偏好方向及发放频率为[6-8]析压杆过程中神经元集群活动信息对于压杆压力表征。当调谐曲线与偏好方向呈均匀分布时，值的表征，

6、并实现大鼠前肢自主运动的解析和预群矢量方法是最佳的解码方法。当偏好方向不均测，并比较两种方法的优劣进行了比较。匀分布时，最佳线性估计方法被引入用于解码，它是群矢量算法的一种推广，而群矢量算法通常二、材料和方法被认为是最佳线性估计的一种特殊形式。最佳线性估计算法使用线性预测,具有简单易行、容易实1．材料现递归且能够考虑到神经元电发放之间有相关性实验选用成年雄性SD大鼠，体重为280g左的特点,解码结果较准确。但这两种方法的应用前右,购自浙江省实验动物中心，动物实验所有的步骤都严格遵照国家健康中心的

7、准则。实验中训x(1nA+)=+x()nqnn练大鼠去压杆，当压杆的压力值超过预先设定的阈值时，对大鼠进行给水奖励。在这个训练期以上关系说明n+1时刻的状态向量与n时刻的间，为了增强训练效果，大鼠被限制饮水。这个状态向量存在线性关系，其中，An为N×N的矩训练周期一般持续5-7天（每天进行30分钟的训阵，q为零均值服从高斯分布的噪声项n练）。在进行植入手术之前，所有经过训练的大鼠可以达到75%能将杆压至阈值以上并获得饮水。（qNQ∼(0,)）。nn电极阵列植入手术步骤如下：手术前对实验大鼠用戊巴

8、比妥钠（300mg/kg）腹腔注射进行麻此外，模型的输出可从以下公式获得：醉后，置于脑立体定位仪（StoeltingInc，美国）y()nHx=+()nvnn参考大鼠脑图谱在左侧初级运动皮质区植入2×8的慢性阵列电极（排间距为0.4mm，排内间距为其中，v为零均值服从高斯分布的噪声项，yn()n0.3mm，电极丝材料为包裹Formvar的镍镉合金，电极尖端横截面裸露，自制电极），电极尖端的表示系统输出（神经集群发放）。通过x()n和位置在前肢区的第五层。利用牙科水泥固定电极，并封住伤口，恢复一周