基于多电极阵列的培养神经元网络动态特征分析
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-12页 |
| 1 绪言 | 第12-25页 |
| ·大脑结构和功能特点 | 第12-15页 |
| ·大脑研究中的不同方法 | 第15-19页 |
| ·“还原分析”和“综合分析” | 第16-17页 |
| ·人工和生物神经元网络 | 第17-19页 |
| ·多电极阵列系统（MEA） | 第19-23页 |
| ·MEA 系统的技术特点 | 第19-20页 |
| ·多电极阵列系统的发展回顾 | 第20页 |
| ·多电极阵列研究的成就与展望 | 第20-23页 |
| ·本文主要研究工作和内容 | 第23-25页 |
| 2 检测原理与实验系统 | 第25-41页 |
| ·细胞外场电势及其检测 | 第25-27页 |
| ·多电极阵列及实验系统 | 第27-31页 |
| ·多电极阵列简介 | 第27-28页 |
| ·实验系统 | 第28-31页 |
| ·MEA 的检测条件 | 第31-34页 |
| ·MEA 检测的影响因素 | 第31-32页 |
| ·细胞的培养 | 第32-34页 |
| ·多电极阵列检测信号特点 | 第34-37页 |
| ·细胞内动作电位和细胞外锋电位的关系 | 第34-35页 |
| ·多神经元电活动和噪声的整合 | 第35-36页 |
| ·时间离散的随机信号 | 第36-37页 |
| ·噪声来源分析 | 第37-39页 |
| ·电极噪声 | 第37-38页 |
| ·外来噪声 | 第38-39页 |
| ·生物噪声 | 第39页 |
| 小结 | 第39-41页 |
| 3 神经元网络信号处理与分析方法 | 第41-57页 |
| ·有效锋电位的提取 | 第41-43页 |
| ·锋电位序列的分离 | 第43-49页 |
| ·锋电位分离的常用方法 | 第44-47页 |
| ·MEA 记录的锋电位序列分离的问题 | 第47-49页 |
| ·互相关分析 | 第49-55页 |
| ·基本原理 | 第49-51页 |
| ·互相关图的构建 | 第51-52页 |
| ·互相关图的意义 | 第52-55页 |
| 小结 | 第55-57页 |
| 4 结果和讨论 | 第57-88页 |
| ·MEA 单个电极的检测域 | 第57-62页 |
| ·培养神经元网络结构及其自发放电模式 | 第62-69页 |
| ·实验部分 | 第63页 |
| ·培养神经元网络的成熟 | 第63-64页 |
| ·自发放电的几种模式 | 第64-68页 |
| ·一种特殊的网络放电模式 | 第68-69页 |
| ·自发爆发的成因分析 | 第69-79页 |
| ·爆发的定义 | 第70-72页 |
| ·自发爆发的细胞机理 | 第72-74页 |
| ·网络的爆发 | 第74-77页 |
| ·讨论 | 第77-79页 |
| ·神经元网络响应与电刺激联系的建立和修饰 | 第79-86页 |
| ·电刺激方式 | 第79-80页 |
| ·初步实验研究 | 第80-81页 |
| ·网络上不同区域电极上的响应 | 第81-83页 |
| ·不同刺激模式对响应的影响 | 第83-84页 |
| ·不同刺激产生的网络发放增强和抑制 | 第84页 |
| ·讨论 | 第84-86页 |
| 小结 | 第86-88页 |
| 5 总结与展望 | 第88-91页 |
| ·总结 | 第88-89页 |
| ·本文的主要创新点 | 第89-90页 |
| ·下一步工作建议 | 第90-91页 |
| 致谢 | 第91-92页 |
| 参考文献 | 第92-107页 |
| 附录1 攻读博士学位期间发表论文目录 | 第107页 |
