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基于人工神经网络的多电极阵列上培养神经元锋电位的分类  
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【英文题名】 Spikes Sorting Based on Manual Neural Network of Neurons Cultured on Multi-Electrode Arrays
【作者】 李颖;
【导师】 刘海龙;
【学位授予单位】 华中科技大学;
【学科专业名称】 生物医学工程
【学位年度】 2006
【论文级别】 硕士
【网络出版投稿人】 华中科技大学
【网络出版投稿时间】 2008-02-19
【关键词】 径向基函数神经网络; 锋电位分类; 多电极阵列; 主成分分析; 聚类;
【英文关键词】 radial basis function neural network; spike sorting; multi-electrode array; principle components analysis; cluster;
【中文摘要】 细胞外多电极记录中,每个电极记录的电信号表示该电极附近多个神经元的电活动。对电极记录的多个神经元锋电位的分类处理是进行锋电位时间序列分析之前所要进行的第一步。分类所面临的两大问题是细胞外多电极记录数据往往包含高度相关的噪声,且锋电位波形重叠情况也时有发生。 人工神经网络日渐成为一种重要的分类工具,其最大益处就在于它善于对环境的自适应学习,并且具有并行处理泛化能力。本文提出的径向基函数神经网络,其隐层基函数是一种局域作用函数,当输入信号靠近基函数的中心范围时,隐层节点将产生较大的输出,对于远离隐层节点中心的输入样本,网络输出趋于零。因此,径向基函数网络用于分类时,每一类的判决区域也是局域性的,具有优越的局部逼近能力。 本文首先用改进的峰峰值检测法对原始信号进行提取,获得锋电位信号样本。然后用主成分分类对这些锋电位进行预分类,选取每类中方差较小的典型锋电位集合作为径向基网络的训练样本,让神经网络进行自适应学习。最后用训练好的神经网络锋电位信号进行分类。仿真结果表明,在信噪比降低和锋电位发放率增加的两种情况下,径向基函数分类比主成分聚类和形状聚类的错误率要小。...
【英文摘要】 The signals of many neurons in a local region were picked up by electrode, in the multi-unit extracellular recordings. Identification and classification of spike events were the first step in all multiple spike train data analyses. High levels of correlated neural noise and superpositions of waveforms were the two difficulties in spike sorting. The manual neural network has become more and more important as a classifier. Learning from the environment adaptively and generalizing were the ...
【更新日期】 2008-03-10

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导师:刘海龙    导师单位:华中科技大学    学位授予单位:华中科技大学
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[3] 李颖.基于人工神经网络的多电极阵列上培养神经元锋电位的分类[D]. 华中科技大学,2006

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