神經(jīng)元是組成大腦最基本的單位,監(jiān)測大腦單個神經(jīng)元的活動有助于理解大腦的工作機(jī)制。實際中,采集到的神經(jīng)元電信號往往是同一腦區(qū)內(nèi)多個神經(jīng)元電信號的疊加,可以使用鋒電位分離（Spike Sorting）方法把疊加在一起的神經(jīng)元信號分離出來。鋒電位分離方法主要分為三步:鋒電位檢測、特征提取和聚類。本論文主要研究了鋒電位分離的聚類算法,分別在加權(quán)投票算法和譜聚類算法的基礎(chǔ)上,引入局部加權(quán)的思想對二者進(jìn)行改進(jìn),并將其運用到鋒電位分離方法中,以提高鋒電位分離的性能。具體內(nèi)容如下:首先,介紹了鋒電位分離方法的框架,包括鋒電位檢測、特征提取以及聚類算法。每個神經(jīng)元發(fā)放的電信號都有自己獨特的鋒電位,可以根據(jù)這個特點使用鋒電位分離方法對神經(jīng)元發(fā)放的鋒電位進(jìn)行分離,從而把疊加在一起的神經(jīng)元也分離出來。鋒電位檢測可以把神經(jīng)元電信號的鋒電位提取出來,然后使用特征提取方法提取鋒電位的特征,最后使用聚類算法對得到的特征空間進(jìn)行聚類,最終完成鋒電位分離。然后,提出了一種局部加權(quán)投票算法。加權(quán)投票法是一種聚類集成算法,具有實現(xiàn)簡單、執(zhí)行高效等特點。然而,傳統(tǒng)的加權(quán)投票法是在聚類成員的基礎(chǔ)上進(jìn)行統(tǒng)一加權(quán)的,沒有考慮到聚類成... 

【文章來源】：南京郵電大學(xué)江蘇省

【文章頁數(shù)】：62 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

閾值法中可能會出現(xiàn)的漏檢和誤檢

自動閾值法則可以根據(jù)信號的某些特征自動計算出一個合適的閾值，而不需要人工指定自動閾值法效率高，適合在線進(jìn)行鋒電位檢測。自動閾值的設(shè)定方式靈活多樣[35-36]，常用號標(biāo)準(zhǔn)差的倍數(shù)作為閾值。若設(shè) x為信號各采樣點的幅值，n為信號采樣的點數(shù)。則依據(jù)信標(biāo)準(zhǔn)差的自動閾值如公式（2.1）所示，其中a一般取 3 至 5。21 11( )1n ni ii ix xnThreshold an （2.在閾值法中，如果閾值設(shè)置的不合適，則容易造成漏檢以及誤檢問題。為了改善閾值中存在的漏檢以及誤檢問題，研究者們在閾值法的基礎(chǔ)上提出了雙向閾值法。雙向閾值法是在閾值法的基礎(chǔ)上多加了一個負(fù)向閾值，如圖 2.4 所示。這是因為鋒電位波形具有正負(fù)向電壓，有波峰波谷。單靠一個正向閾值不足以對鋒電位進(jìn)行檢測。如果信號中波形的波大于正向閾值并且其波谷小于負(fù)向閾值，則可以認(rèn)為該波形是鋒電位。雙向閾值法在一定度上減少了漏檢和誤檢，但是不能解決“電壓漂移”對鋒電位檢測所帶來的問題。

電大學(xué)專業(yè)學(xué)位碩士研究生學(xué)位論文 第二章 鋒電位分離方法壓漂移”現(xiàn)象，如圖 2.5 所示。此時如果使用自動閾值法自動設(shè)置閾值，計算出來論上會比沒有疊加背景噪聲所計算出來的閾值大。這樣，受背景噪聲影響較小的某電信號中的鋒電位的幅度就有可能低于計算出來的閾值，從而造成“漏檢”，影響鋒的效果。后來有人提出了峰值檢測法用來進(jìn)行鋒電位檢測。峰值檢測法在一定程度決“電壓漂移”的問題。峰值檢測法首先設(shè)置一個高度固定，寬度固定的一個矩形窗其沿著神經(jīng)元電信號上下左右進(jìn)行滑動。然后實時計算出滑動窗口內(nèi)的峰峰值，如的峰峰值大于該滑動窗口的高度，則表示滑動窗口內(nèi)有一個鋒電位，如圖 2.6 所示

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
[1]基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多電極陣列上培養(yǎng)神經(jīng)元鋒電位的分類[D]. 李穎.華中科技大學(xué) 2006



本文編號：3340886