鋒電位功能網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建與鴿子轉(zhuǎn)向行為解碼.pdf_第1頁(yè)
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1、腦網(wǎng)絡(luò)是自然界最復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)之一。大腦中數(shù)以億計(jì)的神經(jīng)元構(gòu)成了龐大而復(fù)雜的腦結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò),結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)上不同神經(jīng)元、神經(jīng)元集群或腦區(qū)之間動(dòng)態(tài)活動(dòng)的同步化在時(shí)空尺度上的連接形成了腦功能網(wǎng)絡(luò)。從網(wǎng)絡(luò)的角度解析大腦神經(jīng)信息處理機(jī)制是目前神經(jīng)科學(xué)和控制科學(xué)等交叉學(xué)科研究的前沿?zé)狳c(diǎn)之一。目前腦功能網(wǎng)絡(luò)的研究主要是通過腦電圖、腦磁圖和磁共振成像等大尺度的信息采集技術(shù)解析不同腦區(qū)之間的功能連接關(guān)系,基于微電極陣列信息采集技術(shù),以神經(jīng)元為基本單元,空間精度更高,

2、對(duì)于腦機(jī)制研究具有重要價(jià)值,但研究相對(duì)較少,許多問題尚待闡明。針對(duì)神經(jīng)元鋒電位( spike)發(fā)放序列,本文研究了神經(jīng)元功能網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建方法,分析了其拓?fù)涮匦?,并利用神?jīng)元功能網(wǎng)絡(luò)解碼了鴿子運(yùn)動(dòng)轉(zhuǎn)向行為,驗(yàn)證了神經(jīng)元功能網(wǎng)絡(luò)在大腦神經(jīng)信息處理機(jī)制解析中的有效性。主要研究?jī)?nèi)容和取得的成果如下:
  1)利用歸一化互信息算法度量了spike序列之間的功能連接關(guān)系,構(gòu)建了神經(jīng)元功能網(wǎng)絡(luò),并結(jié)合Izhikevich神經(jīng)元發(fā)放模型,驗(yàn)證了網(wǎng)絡(luò)

3、構(gòu)建算法的性能。結(jié)果表明,基于互信息算法構(gòu)建的神經(jīng)元功能網(wǎng)絡(luò)與真實(shí)網(wǎng)絡(luò)之間的連接關(guān)系具有較高一致性,其性能優(yōu)于傳統(tǒng)的相關(guān)系數(shù)算法。
  2)分析了隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)、規(guī)則網(wǎng)絡(luò)和小世界網(wǎng)絡(luò)等三種典型網(wǎng)絡(luò)在不同節(jié)點(diǎn)連接概率、節(jié)點(diǎn)度和節(jié)點(diǎn)數(shù)量時(shí)的拓?fù)溥B接特性,并在此基礎(chǔ)上分別研究了神經(jīng)元spike發(fā)放率及神經(jīng)元個(gè)數(shù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涮匦缘挠绊?。結(jié)果表明,在一定范圍內(nèi),隨著spike發(fā)放率的增加,網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涮匦哉w趨勢(shì)呈拋物線形狀;隨著神經(jīng)元數(shù)量的增加,網(wǎng)絡(luò)

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