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基于鸽OT区神经元局部场电位信号的字符重建控制工程研究

时间:2018-09-19 19:33来源:www.e-lunwen.com 作者:lgg 点击:
本文是一篇控制工程论文,控制工程是以控制论、信息论、系统论为基础,以工程应用为主要目的工程领域。其应用已遍及工业、农业、交通、环境、军事、生物、医学、经济、金融。
本文是一篇控制工程论文,控制工程是以控制论、信息论、系统论为基础,以工程应用为主要目的工程领域。其应用已遍及工业、农业、交通、环境、军事、生物、医学、经济、金融和社会各个领域。与机械工程、计算机技术、仪器仪表工程、电气工程、电子与信息工程等领域密切相关。(以上内容来自百度百科)今天为大家推荐一篇控制工程论文,供大家参考。
 
1 绪论
 
1.1 研究背景
鸽子具有优秀的视觉感知能力,可以作为视觉假体研究的一个模型。视顶盖(The Optic Tectum,OT)是视觉信息处理的关键神经核团[1-3],其功能与哺乳类的 SC 类似,其接受视网膜神经节细胞轴突传递的外界刺激的信息,将此外界信息进行调制、编码、整合,传入圆核,最终进入 NCL 区进行目标的识别[4, 5]。因此在视网膜或视神经假体的研究中,通过在视觉通路的下游采集神经信号进行视觉信息的重建是评估假体的刺激效果的一种方法。并且以鸽子 OT 区作为视觉信息重建的信息采集点,进行重建算法的研究,可以有效规避视觉假体中鼠等模式动物视觉能力较差和猴子等成本较高的难题。视皮层假体可以避开容易发生病变的视网膜与视神经组织,因此适用于更多的视力障碍病人。而视皮层假体需要建立视皮层神经元响应信号与外界输入感知的关系,所以本文所研究内容对于视觉假体的发展具有重要作用。传统的编码机制的研究通常研究视觉刺激下的神经元调制特性[6, 7],但是通过从记录到的神经元响应信号去重建外部感知的输入也是一种重要的手段[8, 9]。重建方法可以对在神经元响应中哪种特征是携带信息的提供一个客观评估[10, 11]。这将有助于了解视顶盖区对视像的加工处理过程。虽然大脑的功能并不一定要忠实地重建感官输入,但这些研究可能对感觉处理中神经回路功能产生一种新的认识。视顶盖将外界刺激以一定的编码方式进行加工处理,并通过发放脑神经信号的形式进行展现。通过在视顶盖植入电极,可以采集到携带外界视觉刺激信息的低频 LFP 信号和高频 Spike 信号[12]。LFP 信号变化缓慢,有学者认为它是由于电极附近神经元的 Spike 信号叠加形成的,所以反映的是神经元之间的协同作用[13, 14]。之后建立 LFP 信号与外界刺激之间的关系将有助于探究更高效的图像编解码技术。
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1.2 脑神经信号特征提取的研究现状
动物大脑中的脑神经一般有两种体现形式,一种是 Spike 信号,一种是 LFP信号。对于 Spike 信号来讲目前所用到的特征有 Spike 平均发放率特征。例如在2002 年,Freiwald 等人就用 Spike 发放率特征探究了老鼠的初级视皮层对光栅朝向的编码机制[15, 16],并从中发现了神经元集群编码的优势。2014 年,Aubie 等人提取了 Spike 发放率特征[17],利用最大似然估计器精确地解码了刺激的持续时间。2016 年,师黎等人利用 Spike 的发放率特征很好的解码了当时动物所感知的亮度信息[18]。另外一种所用到的 Spike 的特征是 Spike 的发放模式。例如在 2001年,Panzeri 等人利用信息论理论分别计算了 Spike 的发放个数和 Spike 的发放模式所携带外界刺激信息的大小,从中发现 Spike 发放模式携带的外界刺激信息更多[19]。对于局部场电位来讲,它所涉及的特征一般包括相位,幅值,以及相位幅值的联合,而要对局部场电位的特征进行优化选取还涉及到频带的影响。2007年,Kraskov 等人[12, 20]对人进行 3 种图像刺激时发现在不同的视觉刺激下内侧颞叶响应的 LFP  频带附近的平均相位不同。2008 年,Montemurro 等人对猴进行电影刺激时发现 LFP 信号在低频率段散发着更大的能量,并且将此频段携带的外界刺激信息与 Spike 数量相比,前者比后者多携带了 54%的信息[12, 21]。2008年,BelitskiA 等人在猴子的初级视皮层进行电影画面刺激中发现 LFP 功率携带的信息两次峰值在 1-8Hz 和 60-100Hz 之间[22]。2009 年 ChristophKayser 等人发现不同刺激下,LFP 相位变化缓慢,并且同种刺激下相位都不怎么发生变化。并发现相位对于其他编码特征起一个补充的作用,而且在 LFP 的β频带,相位比能量多携带了两倍以上的信息[23]。2012 年,Salazar 在对猴子进行视觉刺激时发现,在 LFP 信号的 15-25Hz 频带间存在相位锁定[24]。LFP 的相位以及功率是目前主要的两种编码方式。但是 LFP 对于字符图像信息的编码还不清楚,而且是哪个频带起的作用也不是很明了。
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2 字符重建数据集的获取
 
高质量的神经元响应数据是视觉图像重建的基础。本文开展了动物手术,在鸽子 OT 区植入了微电极阵列,设计了棋盘格、字符视觉刺激模式,采集了视觉刺激下的神经元集群响应信号,对信号进行了去噪的预处理,测定了神经元的感受野。
 
2.1 动物手术及电极植入
 
2.1.1 实验材料
实验材料包括动物的选择,慢性、急性手术所需实验设备及药品,信号采集设备,如表 2.1 所示。首先测量鸽子的体重,按照 1ml 100 g 1 的比例从鸽子腹部注射 20%的乌拉坦,随时观察鸽子状态。鸽子完全麻倒后将鸽子架上手术台,并将头部用立体定位仪进行固定;接着用剪刀剪去 OT 区所植入位置的头部羽毛,如图 2.1 所示,用圆圈圈住的地方为电极植入的位置。确定开颅位置后,用小剪刀减去颅骨外侧皮肤组织;然后用双氧水进一步清理软组织;之后打开显微镜,在显微镜下使用颅钻,钻出一个小孔。钻完后用棉签清理开孔附近的骨渣,并用镊子剔除中间的硬脑膜。至此开颅过程进行完毕,接下来开始植入电极过程。首先将事先准备好的电极固定在电极固定杆上;然后在显微镜下调节电极固定杆,使其插入位置直指 OT 区,之后用微型操作器再进行更加细微的调节,该调节也是在显微镜下进行的;等电极植入深度在 500~1200um 以内时就可以停止电极植入了。至此电极植入基本告一段落,鸽子休息 30min 后就可以进行急性数据信号采集了。
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2.2 信号采集及预处理
 
2.2.1 信号采集系统
本文所采用的信号采集系统是产自美国的 cerebus 多通道信号采集系统,如图 2.2 所示。该设备可以实现 128 个通道的信号采集,以及将 Spike 信号和 LFP 信号进行自动的分离,分别存储为不同的文件格式。并可以消除一般的线性噪声,非常适用于本实验的研究。该设备还将同时记载播放刺激时每一帧的刷新时刻,这样便于之后将记录到的信号与所播放过的刺激进行相互对应。该信号采集系统主要由两部分组成,第一部分为硬件,包括连接信号采集装置与电极的 Headstage,将信号进行放大的前置放大器,给前置放大器供给能量的前置放大器电源,进行神经信号采集的神经信号采集器(一共有 128 个通道,本研究所植入的电极是 32 通道的,因此使用的是前 32 个通道)和信号发生器以及记录刺激闪变相对时间的同步信号装置(闪变时刻的识别是通过光敏三极管实现的)。第二部分为软件,软件主要包括两个部分,一个部分是在信号采集时,对采集行为进行控制的软件程序,该软件程序的显示界面如图 2.3 中所示。一般需要调用的操作组件有信号采集设置组件,在这里实现对信号的数字滤波,以及对 Spike 信号和 LFP 信号的分离。其次还需使用的组件为 Spike Panel,该组件的功能是可以实时显示每一个电极通道采集到的 Spike 信号,依据此可以大致判断信号的好坏。另一个用到的组件是 Single Neural Channel,该组件的功能是调出单个通道的神经元信号进行显示,并对其进行阈值的调节。最后要用到的一个组件是 File Storage,该组件的功能是控制记录采集信号的开始与停止,并设置数据保存路径。
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3 局部场电位信号特征的提取.............32
3.1 用信息论选取特征......33
3.2 用重建结果选取特征............36
3.3 探究影响特征选取的其他因素......39
3.4 本章小结............43
4 字符重建模型的建立.....44
4.1 交叉验证方法....44
4.2 字符重建模型框架的设计....45
4.2.1 两种模型框架方案的比较............46
4.2.2 同样特征属性训练成不同模型的浅析............46
4.3 逻辑回归算法....47
4.4 KNN 算法............50
4.5 两种算法结果分析......52
4.6 模型通用性的验证......54
4.7 本章小结............57
5 总结与展望...........58
5.1 总结..........58
5.2 课题研究展望....60
 
4 字符重建模型的建立
 
本章设计了两种字符重建模型框架,比较了两种模型框架的优势。在最优框架下,分别开发了基于逻辑回归的字符重建算法和基于KNN的字符重建算法,对两种算法的重建结果进行了分析,并验证了模型的通用性。
 
4.1 交叉验证方法
概念:在给定的建模样本中,选取大部分样本进行模型训练,剩余小部分样本进行测试,并求出这小部分样本的预测误差平方和。目的:为了得到可靠稳定的模型。在用逻辑回归或者 KNN 算法进行建模时会有一些参数需要人为设定,这些参数称为超参数,用交叉验证的方法可以校验每个超参数下的重建误差值,从而选择误差值小的超参数,或误差值不再变小时的超参数值。操作方法:k-折交叉验证k-折交叉验证将数据集随机划分为 k 个等份,其中用 k-1 份作训练,剩余一份作测试,然后依次轮换 k 次,每轮换一次计算一次预测误差;之后求出该超参数下的平均预测误差;最后变换不同的超参数,选出平均预测误差最小的那个超参数。
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总结
 
本文的研究是由以下基本问题激发的:从神经元响应信号中能否重建视觉刺激图像?本文在鸽子 OT 区植入了微电极阵列,设计了扫屏刺激模式,采集了字符图像刺激下的神经元集群响应特征,提取了鸽 OT 区神经元局部场电位信号的幅值和相位特征,并通过信息论的方式确定了相位与幅值携带信息的关系。设计了逻辑回归与 KNN 重建算法,有效重建了刺激的字符图像。本文的研究结果如下:
(1)本文获得了用于重建的神经元集群响应数据。在鸽子 OT 区植入了微电极阵列,采集了 LFP 信号,滤除了 LFP 信号的工频和肌电干扰。采用棋盘格实验测定了鸽子视顶盖区域感受野的位置,以此确定视觉刺激播放的位置。设计了字符图像依次移动播放的方案,克服电极所采集到的信号所对应的感受野不能覆盖整张图像的问题,使采集信号对应的细胞部位能够接收到整张图像的信息。
(2)本文提出了采用两种新的 LFP 特征用于重建字符图像,并用信息论的方法以及重建结果证明了此特征的优越性。进一步的本文通过信息论的方式得出了在鸽脑信号中,相位特征携带的外界图像信息大于幅值特征携带的外界图像信息,并用不同的特征组合方式以及不同的重建算法证实了这一结论。
(3)本文研究发现通道数目,截取数据时间长度、延迟时间参数以及频带等对重建效果都存在影响。单通道包含了足够的重建感受野内图像刺激的信息。本文发现重建的有效时间区间在刺激后延迟时间小于 0.06s,数据时间长度大于0.17s 的范围内。这仅仅是重建的最优区间,这并不意味着下游神经元只是整合了 0.17s 的间隔[。并以互信息与重建结果的正确率为指标发现幅值在频率点 43Hz,54Hz,62Hz,以及 74Hz 处所携带的信息最大,相位在频率点 74Hz,105Hz,144Hz 以及 175Hz 处所携带的信息最大。幅值的主要携带频带集中在35Hz-100Hz 之间,幅值特征在频率大于 100Hz 之后携带的信息都比较少且均匀分布。而相位在 100Hz 以后还携带有很多信息。
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参考文献(略)
(责任编辑:gufeng)
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