国家自然科学基金(60478016)
- 作品数：3 被引量：10H指数：3
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- 培养海马神经元网络学习模型的构建被引量：3
- 2007年
- 对于培养的神经元网络而言,学习是外界刺激与网络响应之间联系建立和调控的过程.为构建合适的神经元网络学习模型,采用闭环低频(1Hz)成对电极的电刺激模拟认知任务,在多通道微电极阵列系统中对培养的海马神经元网络进行训练,使其发生网络层次上的学习行为.经过训练后,神经元网络在刺激后20～80ms内的早期突触后响应明显增加,响应/刺激比(在闭环训练中,电极上任一阶段连续10次刺激的早期突触后响应的个数/10)增大,响应时延减小,并且响应具有选择性,即表明,神经元网络与外界刺激之间已建立可调控的联系,该可调控联系是通过网络的响应来表现的,建立神经元网络与外界刺激之间的可调控联系即网络层次的学习.
- 李艳玲李向宁周炜曾绍群刘曼骆清铭
- 关键词：海马神经元网络低频电刺激微电极阵列
- 一种改善激光散斑流速成像精度的方法
- 本文提出了一种改善激光散斑衬比成像精度的方法。激光散斑衬比成像技术可以得到二维流速信息,但在实际应用中,CCD噪声和动态响应范围会影响散斑衬比值。本文测定了实验用CCD 的噪声分布,给出了计算散斑衬比值时应减去的CCD直...
- 邱建军李鹏程曾绍群骆清铭
- 关键词：激光散斑信噪比
- 文献传递
- 基于最大锋电位间隔的爆发检测自适应算法被引量：5
- 2006年
- 在各种类型的培养神经元网络、哺乳动物中枢神经系统和切片中,都可以观察到爆发。爆发是空间-时间放电模式的重要特征,它由一系列高频率发放的连续动作电位组成,由于在时间尺度上的复杂性,使其辨识和探测存在许多困难。自适应算法利用爆发外部锋电位间隔超过爆发内部锋电位间隔的累加和识别爆发本身。基于该算法原理,以爆发内部最大锋电位间隔参数作为确定爆发的约束条件,改进爆发检测自适应算法。实验结果表明,改进算法可以有效地避免爆发的漏检和错检,较准确地检测出神经元的爆发活动,确定爆发活动的数目和持续时间等,爆发检测的平均准确率为93.8%,比原自适应算法提高了35.3%。
- 陈琳林云生陈传平李向宁周炜曾绍群骆清铭
- 关键词：自适应算法
- 多电极阵列上神经元自发放电序列的时间编码被引量：4
- 2007年
- 根据多电极阵列上培养的海马神经元不同自发放电模式，研究神经元发放序列的时间编码规律。采用锋电位间隔（ISI）时域图、锋电位间隔直方图（ISIH）、联合锋电位间隔分布图（JISI）对3种典型自发放电模式（爆发、持续单发、爆发与单发交替）进行时间编码分析．结果表明3种放电模式编码规律在ISI时域图中呈现分层结构，分别是两层，一层和近似三层；编码在ISIH中符合指数分布、正态分布、X^2分布；在线性尺度JISI图中信号编码分别表现为“L”型、集聚型和伴随散点的“L”型，而对数尺度的jISi编码规律则按照三簇、一簇和四簇分布．可见ISI随时间变化能反映自发放电模式时间编码整体趋势；不同放电模式的ISIH编码规律可用数学分布函数描述；JISI可从时空角度体现放电模式的特定时间编码．
- 陈琳邓勇陈文娟曾绍群骆清铭
- 关键词：海马神经元多电极阵列
