MEA信号的相关性分析.docx

MEA信号的相关性分析.docx

《MEA信号的相关性分析.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《MEA信号的相关性分析.docx（17页珍藏版）》请在冰豆网上搜索。

MEA信号的相关性分析

MEA信号的相关性分析

摘要

本文利用MATLAB仿真研究了MEA信号相关性。

论文首先阐述了研究MEA信号相关性的目的和意义，探究并掌握脑神经细胞之间神经元信息传递的方式。

接着讲述了我对自相关和互相关函数的认识以及相关性的详细分析。

紧接着论述了我对MATLAB这款高效计算软件的认识。

MATLAB（MatrixLaboratory，即“矩阵实验室”）是当今世界上最优秀的数值计算软件之一，它凭借其科学计算与图形可视化功能的完美结合以及开放的设计理念，受到世界各国工程技术人员、科研者及学生的欢迎。

然后概述了本次毕业设计所要着重研究的MEA信号，多电极阵列（简称MEA）离体活的脑神经细胞培养是目前研究认知科学的先进方法之一。

它可长时间记录脑神经网络在不同时期发放的动作电位脉冲信号，也叫锋电位（简称Spike），是研究神经元网络特性的有力工具[1]。

最后重点介绍了课题的方案与实施过程，包括具体分析了设计的MATLAB程序以及图形。

论文最后介绍了对本次毕业设计的总结。

用自相关的知识来研究分析大脑中某一时刻的脑电波信号与另一相近时刻脑电波信号的相关程度，得出后一时刻的脑电信号的确是由前一相近时刻的脑电信号所引起。

利用互相关性来研究在同一时刻两个脑电信号是否相关联，得出两个信号在某些时刻有一定的相关性，有些时刻没有[2]。

关键词：

多电级阵列锋电位自相关与互相关函数MATLAB仿真

Abstract

Inthispaper,thedevelopmentandimplementationofMEAsignalcorrelationprogramisintroducedindetailinthispaper..

ThepurposeandsignificanceofthestudyofthecorrelationbetweenMEAsignalandtheresearchisfirstlydescribedinthispaper..Then,theconceptsofautocorrelationandcorrelationfunctionandthecorrelationindexarealsodescribed..AndthenIhavetodiscusstherecognitionofthishighlyeffectivesoftwareforMATLAB,whichisthedrawingmethodthatneedtobeusedinthefollowingpoints..Matlab（matrixlaboratory,"MatrixLaboratory）isoneoftheworld'smostoutstandingnumericalcalculationsoftwareof,itwiththescientificcomputingandvisualizationfunctionperfectbindingandopendesignconcept,byworldengineeringandtechnicalpersonnel,scientificresearchandstudentswelcome.ThenoutlinedthegraduationdesignshouldfocusonresearchofMEAsignal,multielectrodearray（multi-electrodearrays（MEA）fromthelivingbodyofnervecellsinthebraintrainingisoneofthemostadvancedmethodsofcognitivescienceresearch.Itcanrecordforalongtimetheneuralnetworksofthebrainatdifferenttimestoreleaseoftheactionpotentialpulsesignal,alsoknownasspike（spike）.Fortheobservation,processing,analysis,research,togettheinformationofinterest,soastodrawaconclusionofthebraininformationtransmissionandtheneuralnetworkstructureofscience,isapowerfultoolforthestudyofneuronalnetworkcharacteristics.Finallyfocusonthetopicschemeandimplementationprocess,includingadetailedanalysisofthedesignofthematlabprogramanddrawnbyMatlabgraphics.

Finally,thepapersummarizesthegraduationdesignofthisgraduation..

Keywords:

multi-electrodearraysMEACorrelationanalysisautocorrelationandcross-correlationspikeMEAsignal

总结..........................................................................................................................19

绪论

大脑是脊椎动物中枢神经系统的最高级部分，它能控制运动、产生感觉及实现脑的高级功能。

大脑是怎样处理外界大量的刺激信息并对其做出相应反应一直是脑科学研究中的一个研究热点。

神经元是大脑信息处理的基本单位，神经元之间通过丰富的突触联系构成复杂的功能性网络，这个连接网络的形成是神经系统中信号加工与传递的结构基础。

对神经元所构成的信号通路及通过突触传递所实现的细胞间通讯进行研究是揭示大脑功能性机制的基础[3]。

多电极阵列（multi-electrodearrays简称MEA）离体活的脑神经细胞培养是目前研究认知科学的一种先进方法。

多电极阵列（MEA）能够长时间连续、无损、实时地记录神经元网络在不同时期发放的动作电位脉冲信号，也叫锋电位（简称spike），对其研究可以得出大脑中信息传递和神经网络结构的科学的结论。

脑各神经元发放的spike脉冲之间的相关性有反应脑神经网络的结构信息和脑神经网络工作机理的信息，人们对这些信息的发现和研究非常感兴趣，但对这些信息的正确解释至今还是一个谜[4]。

对多电极记录的信号进行处理是揭示神经元网络特性的前提条件。

相关性分析是神经信号处理的重要部分。

对神经元网络刺激响应信号进行相关性分析可以揭示网络中神经元之间的联系。

利用MATLAB软件研究多电极阵列离体活的脑神经细胞，记录脑神经网络在不同时期所发放的动作电位脉冲信号，然后根据函数图进行观察、分析、研究，了解并掌握MEA脑神经信号之间的相互关联。

根据输入、输出的曲线图分析MEA脑神经信号的频带范围，分析脑电信号在一定时间间隔内的相关性。

从而了解并掌握脑神经细胞信息传递的方式，这是值得我们去思考和验证的。

通过不断的学习和探索，更深层次挖掘脑神经细胞的奥秘，努力为认知科学领域做出贡献[5]。

1课题的研究背景及意义

1.1研究背景

认知科学是当今世界许多科学工作者为之奋斗的前沿学科之一，它的研究离不开脑科学的发展。

多电极阵列（multi-electrodearrays简称MEA）离体活的脑神经细胞培养是目前研究认知科学的先进方法之一。

它可长时间记录脑神经网络在不同时期发放的动作电位脉冲信号，也叫锋电位（简称Spike），供研究者观察、处理、分析、研究，以获得感兴趣的信息，以便得出大脑中信息传递和神经网络结构的科学的结论。

脑各神经元发放的Spike脉冲之间的相关性有反映脑神经网络的结构信息和脑神经网络工作机理的信息，人们对这些信息的发现和研究非常感兴趣，但对这些信息的正确解释至今还是一个谜[6]。

记录脑神经网络在不同时期所发放的动作电位脉冲信号，然后根据函数图进行观察和分析，了解并掌握MEA脑神经信号之间的相互关联。

根据输入脑电信号和输出相关函数的曲线图分析MEA脑神经信号传递方式，以及脑电信号在一定时间间隔内的相关性。

从而了解并掌握脑神经细胞信息传递的方式，这是我们要去思考的。

1.2课题的目的和意义

大脑是神秘的，人类正在为揭开它的奥秘而不懈地努力。

随着科学技术的发展，研究的方法、手段和设备越来越先进。

大脑有学习、记忆、捡索、分析、推理等功能，这是世界上其它器件无法比拟的。

虽然由它设计出来的电子计算机也有类似的功能，所以人们叫它为电脑，但其复杂性，先进性，科学性无法与他相比。

计算机中有一个器件叫晶振，它产生出电脉冲，计算机中的所有信息都以它和它的变形为载体，如果把它去掉，计算机就完全瘫痪，什么事也不能作，成了一堆废铁。

人脑是否也有类似的信号作为各种信息的载体呢？

电生理学告诉我们，细胞膜在调节它的离子通道的开放程度时，能产生一种动作电位，为一电脉冲信号，能向四周扩布，大脑中的神经细胞可能就是以它为载体在传递信息。

于是就掀起了一股研究动作电位的热潮[7]。

对大脑功能生物学的理解是现代科学的一个主要目标。

大脑的奥秘始终是自然科学中最具有挑战性的问题之一。

神经系统特别是脑的发达程度，是区别动物（包括人类）进化程度的主要标志。

神经系统是一个庞大的神经元网络，是以脑为中心形成与全身结构广泛联系的体系。

脑科学中，通常需要从不同的结构水平上对活体动物大脑和其它组织的电生理活动和部分功能进行研究。

生物化学和分子生物学家研究对执行大脑功能具有重要意义的分子特性。

生理学家可研究单个神经细胞或功能上相关的细胞群。

行为心理学家可从无脊椎动物到人类的实验动物模型上探讨行为的类型和变化——学习。

计算神经科学家们试图用分子、细胞和细胞群的已知特性从总体上去模仿脑的高级功能，必然需要对单个细胞的活动及细胞群体之间的相互作用进行研究。

神经细胞采用电信号和化学信号进行细胞间信息传递，分析外部世界和机体内部发生的事件。

神经元具有跨细胞膜的电压差，即静息电位。

当神经受到正常静息阈值以上的去极化刺激时，跨膜电压差迅速变化成为动作电位，它能够通过轴突从细胞的一个部位扩散到另一个部位，并迅速地作长距离传播。

发生在神经元中的动作电位，其振幅和时程是固定不变的。

它们被神经元用作信息编码，是为大脑提供信息的唯一信号。

神经系统的基本功能是信号传导或信息传递，既有由细胞的一部分传至另一部分的细胞内信号传导，又有细胞之间的胞外信息传递，即细胞间通讯。

构成网络的神经元可以和多个在机能上互相关联的神经元形成突触连接，以接受它们传来的信号。

突触独有的高度特异化的结构使它能够完成信息的传递。

神经系统借助于这些广泛的神经元联系，保证着机体活动与客观世界的统一以及机体内部结构相互之间在机能上的高度协调。

由此可知，·当神经元工作时，它们不是孤立存在的。

神经系统的所有功能，从心跳等自主神经活动的调节到复杂的动物行为的控制，都反映了神