本文選題：癲癇模型　切入點：群峰電位　出處：《生物醫(yī)學工程學雜志》2017年04期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：癲癇的典型特征是神經(jīng)元群體產(chǎn)生異常同步發(fā)放,在記錄的神經(jīng)電信號中呈現(xiàn)為癇樣棘波。為了定量分析癲癇發(fā)生時的癇樣棘波,本文設計了一種基于窗口的檢測法用于自動檢測大鼠海馬CA1區(qū)急性癲癇模型的棘波信號,即群峰電位(PS),并計算其特征參數(shù)。實驗結果表明,在鉀離子通道拮抗劑4-氨基吡啶(4-AP)和γ-氨基丁酸A型受體拮抗劑印防己毒素(PTX)誘導的癲癇模型中,該算法可直接從原始寬頻帶記錄信號中正確識別PS波。兩種模型中的PS檢出率分別為94.2%±1.6%(n=11)和95.9%±1.9%(n=12),且誤檢率分別為3.5%±2.3%(n=11)和4.8%±2.3%(n=12),遠小于普通閾值法的誤檢率。比較4-AP和PTX模型的PS波特征,結果顯示:4-AP誘導的PS波具有較寬的波形,發(fā)放較分散,發(fā)放間隔主要分布于100~700 ms范圍內(nèi)。而PTX誘導的PS則呈現(xiàn)爆發(fā)式發(fā)放,發(fā)放率較高,發(fā)放間隔主要分布于2~20 ms范圍內(nèi),使得每秒PS幅值之和顯著大于4-AP模型。因此,PTX模型的神經(jīng)元群體同步發(fā)放活動比4-AP模型要強烈�？傊�,該棘波檢測新算法可以正確識別和分析癇樣棘波,為癲癇發(fā)生機制的研究和癲癇治療新方法的評估提供了一種有用的數(shù)據(jù)分析工具。
[Abstract]:The typical feature of epilepsy is the abnormal synchronous distribution of neurons, which is presented as epileptiform spike in recorded neuroelectric signals, in order to quantitatively analyze epileptiform spike at the time of epilepsy. In this paper, a window-based detection method is designed to detect the spike signal of rat hippocampal CA1 region acute epilepsy model, that is, group peak potential, and its characteristic parameters are calculated. The experimental results show that, In the epileptic model induced by potassium channel antagonist 4-aminopyridine 4-APand 緯 -aminobutyric acid A receptor antagonist Tetrandrine PTX), The detection rate of PS in the two models is 94.2% 鹵1.6 and 95.9% 鹵1.9, respectively, and the false detection rate is 3.5% 鹵2.3 and 4.8% 鹵2.3 respectively, which is much less than that of the conventional threshold method, and the characteristics of PS wave in 4-AP and PTX models are compared. The results showed that the PS wave induced by: 4-AP had a wide waveform, and the distribution interval was mainly distributed in the range of 100m ~ 700ms, while that induced by PTX was explosive, and the distribution rate was higher, and the distribution interval was mainly within the range of 2o 20ms. The sum of PS amplitudes per second is significantly larger than that of 4-AP model. Therefore, the synchronous distribution activity of neuron population in PTX model is stronger than that in 4-AP model. In short, the new spike detection algorithm can correctly identify and analyze epileptiform spike waves. It provides a useful data analysis tool for the study of the mechanism of epilepsy and the evaluation of new methods of epilepsy treatment.
【作者單位】： 浙江大學生物醫(yī)學工程與儀器科學學院生物醫(yī)學工程教育部重點實驗室;
【基金】：國家自然科學基金項目資助(30970753)
【分類號】：R742.1;TN911.23

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