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时间序列分解算法-小鼠视觉感受区电位信号(LFP)与视觉刺激之间的关系研究 .pdf
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时间序列分解算法-小鼠视觉感受区电位信号(LFP)与视觉刺激之间的关系研究 .pdf
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研
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究
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生
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数
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学
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建
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模
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竞
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赛
赛
题 目 小鼠视觉感受区电位信号(LFP)与视觉刺激
之间的关系研究
摘 要:
本文针对小鼠大脑皮层视觉感受区电位信号分别与呼吸和视觉刺激的关系
进行了研究和分析,主要完成了如下工作:
针对问题一,通过对细胞膜神经冲动传导行为的分析,建立了神经细胞膜等
效电路模型。借助 Hodgkin-Huxley 模型,求解 H-H 微分方程组得到单个神经细
胞神经冲动电位信息。根据呼吸节律产生的神经元网络学说机理,在呼吸的节律
处将吸气神经元群与吸气切断机制神经元群电位信息进行叠加,得到了与呼吸相
关的脑电波。
针对问题二,建立了小鼠呼吸与脑电波多尺度相关分析的模型。由于常规的
相关分析得到的相关系数只是一个笼统的数字特征,不能完全表达不同尺度信号
间的相关性,所以我们提出了通过信号分解建立多尺度的相关分析模型。首先,
通过小波阈值去噪法将原始脑电波通道数据去除噪声。然后,分别通过小波分解
和经验模态分解将各通道的脑电波进行多尺度分解。最后,将呼吸波在各尺度上
与脑电波进行相关性分析。分析结果表明呼吸与电位信号的各通道各频带相关性
都很小,最大的相关系数仅 0.2794,相关水平不高。由于不确定信息较多,简单
的分频不能有效地从复杂的脑电波信号中获取相关联的信号,导致呼吸与混合信
号的相关性较差。催生了问题四中,针对弱信号提取的信号分离模型的建立。
针对问题三,建立了周期特征自相关模型。针对任意时间序列信号,采用周
期特征自相关系数来评价其周期性。对每个通道信号序列的周期性进行评判,得
到五个通道周期特征相关系数依次是 0.1289,0.1195,0.1721,0.1977,0.1965。每个通
道信号去噪后,周期特征相关系数变为 0.1316,0.2028,0.1773,0.2028,0.2018。去 噪
- 1 -
前后信号周期特征相关系数的变化,表明原始信号周期性不明显主要是由脑电波
成分复杂、频谱混叠严重,各种周期性的信号与随机偶然性的信号以及噪声、干
扰信号复杂的叠加引起的。对小鼠视觉感受区电位信号变化与呼吸对应的脑电波
关联性进行分析,计算线性相关系数、Spearman 等级相关系数和 Kendall 等级相
关系数,结果表明这两种波形几乎没有相关性。
针对问题四,建立了消除噪声和波形分解的两层脑电波分离模型。对比 Fast
ICA 作用于每个通道信号前后频谱图,证明其能去除部分低频噪声。然后分析了
启发式 SURE 阈值选择法确定系数的小波模型和叠加平均能去除噪声的原理。故
采用 Fast ICA、基于启发式 SURE 阈值选择法确定系数的小波模型和叠加平均三
种方法消除噪声,而波形分解采用小波分解和经验模态分解。最后利用模型从通
道信号中分离小鼠睡眠和清醒时呼吸对应的脑电波,对比发现,清醒时呼吸对应
的脑电波信号周期小于睡眠时周期。
针对问题五,对去噪后的视觉刺激信号和呼吸信号进行 Welch 功率谱分析。
发现视觉刺激信号和呼吸信号功率谱的谱峰值对应频率分别为 5.6Hz 和 2.5Hz。
但利用问题四中模型分离的视觉刺激信号和呼吸信号的脑电波周期均约为
2.5~2.7Hz 之间,即对应视觉刺激信号的脑电波仅包含视觉刺激开始和结束因素,
而不包含图形形状因素,这说明小鼠无法区分连续的两次 Checkboard 视觉刺激
而当一次处理。
关键词: Hodgkin-Huxley 模型;小波分解;经验模态分解;周期特征相关系
数;Fast ICA;Welch 功率谱
- 2 -
目录
1 问题重述 .............................................................................................................. - 4 -
1.1 问题背景..................................................................................................... - 4 -
1.2 本文所需解决的问题................................................................................. - 4 -
2 模型假设与符号说明 ..........................................................................................- 5 -
2.1 模型假设..................................................................................................... - 5 -
2.2 符号说明..................................................................................................... - 5 -
3 问题分析 .............................................................................................................. - 5 -
4 模型的建立与求解 ..............................................................................................- 6 -
4.1 与呼吸相关联的脑电波模型建立.............................................................. - 6 -
4.1.1 呼吸机理........................................................................................... - 6 -
4.1.2 神经元电位的模型建立................................................................... - 7 -
4.1.3 与呼吸相关联的脑电波.................................................................... - 9 -
4.2 基于小波变换及EMD的脑电波周期节律与呼吸的多尺度相关分析... - 10 -
4.2.1 小波变换的基本理论...................................................................... - 10 -
4.2.2 经验模态分析的基本理论.............................................................. - 11 -
4.2.3 基于小波阈值去噪的小鼠电波周期节律信号的提取................. - 13 -
4.2.4 相关分析.......................................................................................... - 15 -
4.2.5 小鼠呼吸与脑电波周期节律多尺度相关性分析......................... - 15 -
4.3 清醒状态下小鼠视觉感受区电位信号周期研究................................... - 16 -
4.3.1 周期特征的自相关分析................................................................. - 16 -
4.3.2 小鼠视觉感受区电信号与呼吸对应的脑电波的相关性分析...... - 17 -
4.4 脑电波分离模型的建立及使用............................................................... - 18 -
4.4.1 固定点算法Fast ICA算法的说明 .................................................. - 18 -
4.4.2 Fast ICA算法的作用分析............................................................... - 19 -
4.4.3 脑电波分离模型的建立................................................................. - 22 -
4.4.4 呼吸相关联脑电波的分离............................................................. - 23 -
4.5 视觉刺激和呼吸信号对比及其对应脑电波分析.................................... - 25 -
4.5.1 视觉刺激和呼吸信号的时间信号、功率谱对比......................... - 25 -
4.5.2 视觉刺激和呼吸信号对应脑电波分析....................................... - 27 -
5 总结.....................................................................................................................- 28 -
参考文献 ................................................................................................................ - 28 -
- 3 -
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1 问题重述
1.1 问题背景
人类脑计划是一个国际性科研计划,其核心是神经信息学。神经系统的基本
结构单元是神经元,其放电活动涉及复杂的物理化学过程,表现出丰富的非线性
动力学行为。神经系统整体可视为由数目众多的神经元组成的庞大而复杂的信息
网络,通过对信息的处理、编码、整合,转变为传出冲动,从而联络和调节机体
的各系统和器官的功能。神经元对信息的处理和加工是神经元集群共同完成的,
而神经元集群的同步形成较强的电信号就是脑电波。
脑电波或脑电图是一种比较敏感的客观指标,不仅用于脑科学的基础理论研
究,而且更重要的在于临床实践的应用。另外,脑电波也是人们思维活动的体现。
人的大脑是由数以万计的神经交错构成的。神经相互作用时,脑电波模式就是思
维状态。尽管我们知道大脑意识和神经冲动的基础都是电信号,这些电信号是如
何精确表达一连串复杂动作一直为科学家所热衷。关于人脑的研究,目前处于起
步阶段,远没有达到实际应用的阶段,所以进行脑电波分析的基础研究具有重要
意义。由于人脑的复杂性,在研究脑电波形成机理时,科学工作者大多采用动物
实验,比如小鼠等。
一般认为 δ 波是由大脑皮层和丘脑之间的内在网络所产生的。Ito 等人发现 δ
波段的峰值震荡与清醒状态下的小鼠晶须桶状皮层局部场电位的活动被呼吸锁
相,这也许表明 δ 波段可能与呼吸有关。此外,大量研究都表明脑电波信号与动
物的认知等功能活动有关。
1.2 本文所需解决的问题
(1)由于对呼吸的观测是间接的,能否通过分析呼吸的机理,建立数学模型
反映小鼠在睡眠状态下与呼吸相关联的脑电波。
(2)一般认为:在睡眠状态下,小鼠脑电波的周期节律有可能与呼吸相关联。
该结论是否正确?通过对所给的视觉感受区的局部电位数据建立模型论证你的
结论。
(3)研究在清醒状态下,小鼠视觉感受区的局部电位信号是否有周期性的变
化?该周期性的变化是否与小鼠呼吸所对应的脑电波的周期性的变化有关?是
线性相关吗?如果不是线性相关,是否具有其他形式的相关性?
(4)建立脑电波信号的分离模型,能否从前两种状态(睡眠状态、无视觉刺激
的清醒状态)的局部脑电位信号 LC01_20131204_Data10_V1_50s_70s_1kHz.mat、
V01_20131126_Data03_80s_110s_LFP_NoStim_1khz.mat 中分离出与小鼠呼吸相
关联的脑电波信号?
(5)通过 Checkboard 随时间变化的曲线,分析小鼠视觉刺激的时间曲线及其
功率谱,并与呼吸曲线的功率谱对比。利用问题(4)所建立的信号分离模型,从
数据 V01_20131126_Data03_300s_330s_LFP_VisStim_1khz.mat 中分离出与
Checkboard 刺激相关的脑电波信号成份和可能与呼吸相关的脑电波信号成份?
请验证所分离出来的刺激脑电波成份与视觉刺激之间的相关性,并说明该脑电波
成份中是否包含图形形状因素。
- 4 -
2 模型假设与符号说明
2.1 模型假设
1、假设小鼠神经短,信号传递速度大,从冲动产生到作用到效应器时间可
以忽略不计;
2、不考虑外界温度变化对呼吸信号 Ch17 可能造成的峰谷值得偏移和错位,
即认为呼吸信号 Ch17 测量时外界温度恒定;
3、不考虑局部电位的测量误差。
2.2 符号说明
符号 符号说明
V
K
钾离子的 Nemst 电位
V
Na
钠离子的 Nemst 电位
V
CL
氯离子的 Nemst 电位
G
K
钾电导
G
Na
钠电导
G
CL
氯电导
C
m
膜电容
(t)
母小波
总体相关系数
r 样本相关系数
Am 小波分解后的低频分量
Dm 小波分解后的高频分量
IMF
对信号进行经验模态分解后的固有模
态函数
r
i
(t) 对信号进行经验模态分解后的趋势项
W
0
线性变换
()wn
功率谱估计中所加的窗函数
3 问题分析
问题一中要求通过分析呼吸机理,建立数学模型反映小鼠在睡眠状态下呼吸
相关的脑电波。呼吸机理应该包括呼吸节律的产生方式以及信息传递方式,呼吸
- 5 -
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