基于徑向基函數(shù)網(wǎng)絡的鋒電位分類算法研究

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1、天津理工大學碩士學位論文基于徑向基函數(shù)網(wǎng)絡的鋒電位分類算法研究姓名:胡素蕊申請學位級別:碩士專業(yè):計算機軟件與理論指導教師:戴敏20091201摘要鋒電位分類(spikesorting)是生物神經(jīng)科學領(lǐng)域研究的熱點之一。神經(jīng)系統(tǒng)依靠鋒電位在神經(jīng)元間的擴散實現(xiàn)信息傳遞,因而鋒電位是研究神經(jīng)系統(tǒng)工作機制的重要依據(jù)。然而,由于生物實驗中采集的鋒電位數(shù)據(jù)包含著大量背景噪聲,并且目前鋒電位信號的采集主要使用多電極陣列采集系統(tǒng),一組采集數(shù)據(jù)中可能包含來自多個神經(jīng)元的鋒電位信號,因此,采集到的數(shù)據(jù)必須經(jīng)過處理才能用于生物神經(jīng)學研究。數(shù)據(jù)的處理包括兩個關(guān)鍵步驟:首先將鋒電位從噪聲中檢測并提取出來,然后按照發(fā)放

2、神經(jīng)元的不同對鋒電位進行分類,上述數(shù)據(jù)處理過程在生物學上被稱為“鋒電位分類”。本文通過對神經(jīng)元鋒電位分類生物背景的分析,對鋒電位分類中的鋒電位檢測、疊加鋒電位的分離和分類等問題進行了研究。傳統(tǒng)的鋒電位檢測方法包括閾值法和窗口法,其中閾值法具有較小的時間代價,但是無法處理基線漂移波形;窗口法可以處理漂移,但是時間代價較大。針對上述問題,本文提出了一種新的鋒電位檢測方法,它有效地結(jié)合了閾值法和窗口法的優(yōu)點。實驗表明,與傳統(tǒng)方法相比,該方法具有較高的檢測準確率和更低的時間代價。疊加波形的分離是鋒電位分類的難點。本文提出了一種基于徑向基函數(shù)(I弛F)的分類網(wǎng)絡,能同時實現(xiàn)疊加波的分離和單波的分類。該方

3、法使用RBF網(wǎng)絡作為鋒電位的分類方法,根據(jù)鋒電位波形的特點,對徑向基函數(shù)進行了調(diào)整,將高斯函數(shù)變換為分段加權(quán)的形式,放大了鋒電位波峰附近的點對分類結(jié)果的影響。實驗表明,與采用高斯函數(shù)的RBF網(wǎng)絡相比,該方法不僅有效地解決了鋒電位分類中完全疊加波形的分離問題,而且具有更高的分類準確率。同時,為了降低RBF網(wǎng)絡構(gòu)建的時問代價,本文利用RBF網(wǎng)絡的對稱性,通過改進RBF網(wǎng)絡的構(gòu)造算法,減小了網(wǎng)絡構(gòu)造的計算量。在實際應用中,RBF網(wǎng)絡的基函數(shù)中心和寬度因數(shù)等參數(shù)一般足通過對鋒電位數(shù)據(jù)進行聚類分析獲得的。本文最后對鋒電位數(shù)據(jù)的聚類問題進行了探討,研究了適用于鋒電位數(shù)據(jù)的聚類方法的選擇及相關(guān)問題。分析和實

4、驗表明,對鋒電位數(shù)據(jù),層次聚類比基于原型的聚類方法更易得到準確的結(jié)果;主成分分析方法具有較明顯的降噪作用和滿意的降維效果。關(guān)鍵詞:鋒電位分類鋒電位檢測徑向基函數(shù)完全疊加波形AbstractSpikesortingisoneofthefocusesinneurologydomainofbiology.Thenervoussystemconveysinformationbythediffusionofspikesamongtheneurons,SOthespikeisanimportantprooftothestudyofnervoussystem’Smechanism.Butthedatacol

5、lectedfromexperimentcontainalargenumberofnoises,andthespikesofonespiketrainmaycomefromdifferentneuronsbecauseoftheadoptionofmulti-electrodarrayacquisitionsystemnowadays.So,thecollecteddatamustbeprocessedbeforeusedintheneurologyresearch,andtheprocessincludestwokeysteps:firstthedetectionandextractiono

6、fspikesfromnoises,andthentheclassificationofspikesaccordingtotheirfiringneurons.Thisdataprocessiscalled‘‘spikesorting’’inbiology.Thethesishasdonetheresearchesonspikedetection,overlappedwaveformdecomposition,spikeclassificationandotherrelatedissuesaccordingtotheanalysesofbiologicalbackgroundofspikeso

7、rting.Traditionalmethodsofspikedetectionincludethresholdmethodandwindowmethod.Thethresholdmethodhaslesstimecost,butcannothandlethewaveformdatawithbaselinewander,whilethewindowmethodcandealwiththeprobl

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