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《大鼠主運動皮層動作電位局部場電位神經(jīng)解碼碩士論文》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、基于大鼠的植入式腦機接口神經(jīng)信號處理方法研究生物醫(yī)學(xué)工程，2011，碩士【摘要】腦機接口(Brain-ComputerInterface)技術(shù)旨在大腦和外部環(huán)境間建立一種新型的不依賴于外周神經(jīng)的信息傳輸方式。慢性植入式微電極陣列技術(shù)的革新把腦機接口技術(shù)的發(fā)展推向了一個新的高潮?；陔姌O陣列的神經(jīng)信號處理技術(shù)和神經(jīng)解碼技術(shù)也成了腦機接口技術(shù)發(fā)展的核心。本文通過在大鼠初級運動皮層植入微電極陣列采集大鼠的動作電位和局部場電位信號,并分析將這兩種信號應(yīng)用于神經(jīng)解碼的可行性和準(zhǔn)確性。本文首先描述了兩種神經(jīng)元動作電位的檢測方法,包括時域能量算、匹配濾波器和改進的匹配濾波器,并將它們與傳統(tǒng)的單獨的閾值方
2、法相比較,結(jié)果顯示,基于改進匹配濾波器的神經(jīng)元動作電位檢測方法具有較高的準(zhǔn)確度和穩(wěn)定性。本文還比較了幾種神經(jīng)元動作電位分類算法,包括模板匹配、聚類和屬性約簡方法,并它們與另外幾種方法進行對比,結(jié)果顯示模板匹配方法具有最好的分類結(jié)果。然后,本文分析了神經(jīng)元動作電位發(fā)放頻率和大鼠前肢運動狀態(tài)間的相關(guān)性,并根據(jù)神經(jīng)元的不同發(fā)放模式將神經(jīng)元分為四類,并發(fā)現(xiàn)具有相同發(fā)放模式的神經(jīng)元大致在空間上較為接近。另外,我們在三只大鼠上比較了幾種神經(jīng)解碼方法的優(yōu)劣,包括最佳線性估計、卡爾曼濾波器、概...?更多還原【Abstract】TechnologyofBrain-ComputerInterfaceaims
3、tofindandconstructanovelinformationinteractionapproachnotdependingonperipheralnervoussystem.Brain-ComputerInterfacecomestoanewresearchanddevelopingclimaxastherevolutionaryofchronicimplantableelectrodesarray,andtheneuralsignalprocessingmethodsandneuraldecodingalgorithmshasbeenanewcenteroftheTechnol
4、ogyofBrain-ComputerInterface.Researchpresentedinthisthesisprovidenovelneuralsignalprocessingap...?更多還原【關(guān)鍵詞】大鼠；主運動皮層；動作電位；局部場電位；神經(jīng)解碼；【Keywords】Rat；PrimaryMotorCortex；ActionPotential；LocalFieldPotential；NeuralDecoding；摘要4-6Abstract6-7緒論13-301.1研究背景及意義13-141.1.1腦機接口概述131.1.2研究目的13-141.2腦機接口的生理學(xué)基礎(chǔ)14-1
5、91.2.1神經(jīng)元15-161.2.2大腦及運動相關(guān)的區(qū)域16-191.3腦機接口中的電生理信號采集19-241.3.1Electroencephalography(EEG)20-221.3.2Electrocorticography(ECoG)22-231.3.3LocalFieldPotentials(LFP)231.3.4Single-Units(Neurons)23-241.4腦機接口研究進展24-271.4.1基于EEG信號的腦機接口研究進展24-251.4.2植入式腦機接口研究進展25-271.5本文的研究目標(biāo)和內(nèi)容27-291.5.1研究目標(biāo)27-281.5.2研究內(nèi)容28-
6、291.6論文結(jié)構(gòu)29-30第2章實驗設(shè)計及信號采集30-342.1電極植入手術(shù)及行為學(xué)實驗30-312.2信號采集及數(shù)據(jù)預(yù)處理31-34第3章大鼠神經(jīng)元鋒電位信號分析方法及結(jié)果34-743.1鋒電位的檢測方法34-473.1.1基于能量算子的鋒電位檢測方法35-413.1.2基于匹配濾波的鋒電位檢測方法41-473.2鋒電位分類47-603.2.1鋒電位分類方法47-493.2.2數(shù)據(jù)來源49-513.2.3鋒電位分類結(jié)果51-593.2.4討論59-603.3鋒電位發(fā)放與行為間的相關(guān)性分析60-663.3.1神經(jīng)元集群與運動間的相關(guān)性60-633.3.2神經(jīng)元發(fā)放模式分析63-663.
7、4基于鋒電位的神經(jīng)解碼66-743.4.1線性解碼算法66-693.4.2基于概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性解碼算法69-703.4.3大鼠前肢壓桿運動神經(jīng)集群解碼結(jié)果分析70-74第4章大鼠的LFP信號分析方法及結(jié)果74-834.1LFP信號與運動數(shù)據(jù)的相關(guān)性分析75-804.2基于LFP信號的神經(jīng)解碼80-83第5章總結(jié)與展望83-865.1工作總結(jié)83-845.2工作中的創(chuàng)新點845.3研究展望84-86參考文獻
