基于细胞外动作电位信号识别神经元及其类型
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 目录 | 第9-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-18页 |
| ·研究目的及意义 | 第11-12页 |
| ·爆发式锋电位分类算法 | 第12-14页 |
| ·锥体神经元与中间神经元区分方法的研究进展 | 第14-16页 |
| ·本文的研究内容 | 第16-17页 |
| ·本文的创新点 | 第17-18页 |
| 第2章 原理与方法 | 第18-43页 |
| ·锋电位检测算法 | 第18-20页 |
| ·锋电位分类算法 | 第20-22页 |
| ·爆发式锋电位检测和分类算法 | 第22-28页 |
| ·算法原理 | 第22-24页 |
| ·候选爆发式锋电位的提取 | 第24页 |
| ·独立分量分析算法 | 第24-28页 |
| ·锥体神经元与中间神经元的区分算法 | 第28-35页 |
| ·特征参数定义和计算 | 第28-30页 |
| ·决策树简介 | 第30-31页 |
| ·分类回归树训练算法 | 第31-32页 |
| ·分类回归树剪枝算法 | 第32-33页 |
| ·线性判别分析算法简介 | 第33-35页 |
| ·细胞外动作电位的建模仿真原理和方法 | 第35-41页 |
| ·电缆方程理论 | 第36-38页 |
| ·电场理论 | 第38页 |
| ·锋电位波形的计算模型 | 第38-40页 |
| ·海马CA1区神经元的拓扑模型 | 第40-41页 |
| ·锋电位波形相似程度的评价指标 | 第41页 |
| ·本章小结 | 第41-43页 |
| 第3章 研究结果 | 第43-61页 |
| ·包含爆发式动作电位发放的锋电位检测和分类 | 第43-50页 |
| ·大鼠海马CA1区锋电位信号的采集 | 第43-44页 |
| ·实验数据分类结果 | 第44-47页 |
| ·仿真数据分析结果 | 第47-50页 |
| ·区分锥体神经元与中间神经元的特征参数 | 第50-54页 |
| ·单元锋电位波形的提取和特征参数计算 | 第50-52页 |
| ·分类回归树的训练结果 | 第52-54页 |
| ·线性判别算法区分结果 | 第54页 |
| ·锋电位建模仿真 | 第54-60页 |
| ·单极子点源和线源的锋电位波形比较 | 第55-57页 |
| ·细胞形状对于锋电位波形的影响 | 第57-58页 |
| ·两种神经元锋电位仿真波形的特征 | 第58-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第4章 讨论 | 第61-65页 |
| ·爆发式发放检测和分类结果分析 | 第61-62页 |
| ·锥体神经元与中间神经元分类特征参数的选择 | 第62-63页 |
| ·特征重要性算法结果分析 | 第62页 |
| ·线性判别分类器结果分析 | 第62-63页 |
| ·锋电位建模结果的讨论 | 第63-65页 |
| ·单极子点源与线源模型的比较 | 第63页 |
| ·不同细胞形状对锋电位波形的影响 | 第63-64页 |
| ·仿真结果与实验记录波形之间的相似性 | 第64-65页 |
| 第5章 结论与展望 | 第65-67页 |
| ·结论 | 第65-66页 |
| ·展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 附录 本文作者攻读硕士期间发表的论著 | 第72页 |
