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基于提升小波的神经元锋电位并行检测方法
被引量：
3
1
作者
祝晓平
王东
陈耀武
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第10期19-25,31,共8页
神经元动作电位(即锋电位)的实时检测是植入式脑-机接口系统的重要组成环节,为了能够从多通道神经微电极阵列记录的神经信号中实时地检测并提取出神经元的锋电位信息,文中提出了基于提升小波的神经元锋电位检测方法.该方法采用提升小波...
神经元动作电位(即锋电位)的实时检测是植入式脑-机接口系统的重要组成环节,为了能够从多通道神经微电极阵列记录的神经信号中实时地检测并提取出神经元的锋电位信息,文中提出了基于提升小波的神经元锋电位检测方法.该方法采用提升小波方法去除了神经信号中的漂移和噪声,然后通过阈值法检测出锋电位信号,最后利用现场可编程门阵列(FPGA)的并行性及流水线结构实现了多通道神经元锋电位的实时并行检测.实验结果显示:和基于个人计算机的检测方法相比,在获得同样检测结果的情况下,文中方法的计算性能有很大的提升,且在单片FPGA上可以实现40个神经通道的并行处理;文中方法不仅可以实现锋电位信号的实时并行检测,而且可以大大提高离线数据处理的效率.
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关键词
锋电位检测
并行
检测
提升小波
多通道
现场可编程门阵列
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职称材料
神经元锋电位信号滤波频率的选择
被引量：
4
2
作者
封洲燕
王静
+1 位作者
汪洋
郑晓静
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第2期351-358,共8页
为了在记录和分析细胞外神经元单元动作电位(即锋电位)时能够正确选择滤波频率范围,分析了不同下限和上限截止频率时锋电位的波形失真、信噪比以及分类正确率的变化过程.锋电位信号是利用微电极阵列采集的大鼠海马区神经元信号.结果表明...
为了在记录和分析细胞外神经元单元动作电位(即锋电位)时能够正确选择滤波频率范围,分析了不同下限和上限截止频率时锋电位的波形失真、信噪比以及分类正确率的变化过程.锋电位信号是利用微电极阵列采集的大鼠海马区神经元信号.结果表明,下限截止频率小于100Hz且上限截止频率大于5 000Hz时,滤波造成的锋电位波形失真较小.对于锋电位的检出和分类这2种数据处理,它们的上限截止频率最佳范围一致,为3～5kHz.但是,对于下限截止频率,锋电位检出的最佳频率为500～600Hz,而锋电位分类的最佳频率却在200Hz左右,这是由于锋电位分类的正确率与信噪比和波形的失真都相关.
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关键词
滤波
截止频率
波形失真
锋电位检测
锋电位
分类
在线阅读
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职称材料
利用噪声能量和卡方分布约束的虚假锋电位筛除方法
被引量：
1
3
作者
李志辉
刘新玉
尚志刚
《郑州大学学报（工学版）》
CAS
北大核心
2015年第5期111-115,共5页
神经元锋电位可靠检测在神经科学研究与脑机接口应用中具有重要价值.针对低信噪比条件下锋电位检测的假阳性问题,提出了一种利用锋电位信号背景噪声能量和服从卡方分布约束的虚假锋电位去除方法.首先使用K-Means算法对过阈值检测的待判...
神经元锋电位可靠检测在神经科学研究与脑机接口应用中具有重要价值.针对低信噪比条件下锋电位检测的假阳性问题,提出了一种利用锋电位信号背景噪声能量和服从卡方分布约束的虚假锋电位去除方法.首先使用K-Means算法对过阈值检测的待判锋电位进行聚类,并用最小协方差算法估计各聚类总体噪声均值向量与协方差;进而计算各噪声样本与对应总体之间的马氏距离平方作为锋电位背景噪声能量和的度量指标;最后利用该指标卡方分布的置信区间对虚假锋电位进行筛除.不同信噪比条件下的仿真数据和动物实验数据应用结果表明:与传统的基于锋电位波形特征的阵列去噪算法相比,该方法可以有效识别出单电极记录神经信号中的虚假锋电位,正确率在95%以上,并且计算结果不依赖于聚类参数的选择.
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关键词
锋电位检测
虚假
锋电位
噪声能量和
马氏距离
卡方分布
K-MEANS聚类
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职称材料
题名
基于提升小波的神经元锋电位并行检测方法
被引量：
3
1
作者
祝晓平
王东
陈耀武
机构
浙江大学生物医学工程与仪器科学学院
浙江大学求是高等研究院
出处
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第10期19-25,31,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(61031002)
浙江省自然科学基金资助项目(Y2090707)
浙江大学中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2010QNA5026)
文摘
神经元动作电位(即锋电位)的实时检测是植入式脑-机接口系统的重要组成环节,为了能够从多通道神经微电极阵列记录的神经信号中实时地检测并提取出神经元的锋电位信息,文中提出了基于提升小波的神经元锋电位检测方法.该方法采用提升小波方法去除了神经信号中的漂移和噪声,然后通过阈值法检测出锋电位信号,最后利用现场可编程门阵列(FPGA)的并行性及流水线结构实现了多通道神经元锋电位的实时并行检测.实验结果显示:和基于个人计算机的检测方法相比,在获得同样检测结果的情况下,文中方法的计算性能有很大的提升,且在单片FPGA上可以实现40个神经通道的并行处理;文中方法不仅可以实现锋电位信号的实时并行检测,而且可以大大提高离线数据处理的效率.
关键词
锋电位检测
并行
检测
提升小波
多通道
现场可编程门阵列
Keywords
spike detection
parallel detection
lifting wavelet
multi-channel
field programmable gate array
分类号
TP274 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
R318 [医药卫生—生物医学工程]
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职称材料
题名
神经元锋电位信号滤波频率的选择
被引量：
4
2
作者
封洲燕
王静
汪洋
郑晓静
机构
浙江大学生物医学工程与仪器科学学院
出处
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第2期351-358,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(30770548,30970753)
文摘
为了在记录和分析细胞外神经元单元动作电位(即锋电位)时能够正确选择滤波频率范围,分析了不同下限和上限截止频率时锋电位的波形失真、信噪比以及分类正确率的变化过程.锋电位信号是利用微电极阵列采集的大鼠海马区神经元信号.结果表明,下限截止频率小于100Hz且上限截止频率大于5 000Hz时,滤波造成的锋电位波形失真较小.对于锋电位的检出和分类这2种数据处理,它们的上限截止频率最佳范围一致,为3～5kHz.但是,对于下限截止频率,锋电位检出的最佳频率为500～600Hz,而锋电位分类的最佳频率却在200Hz左右,这是由于锋电位分类的正确率与信噪比和波形的失真都相关.
关键词
滤波
截止频率
波形失真
锋电位检测
锋电位
分类
Keywords
filtering
cut-off frequency
waveform distortion
spike detection
spike classification
分类号
TP274 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
R318 [医药卫生—生物医学工程]
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职称材料
题名
利用噪声能量和卡方分布约束的虚假锋电位筛除方法
被引量：
1
3
作者
李志辉
刘新玉
尚志刚
机构
郑州大学电气工程学院
出处
《郑州大学学报（工学版）》
CAS
北大核心
2015年第5期111-115,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(U1304602
61473266
+1 种基金
61305080)
河南省高等学校重点科研资助项目(15A120016)
文摘
神经元锋电位可靠检测在神经科学研究与脑机接口应用中具有重要价值.针对低信噪比条件下锋电位检测的假阳性问题,提出了一种利用锋电位信号背景噪声能量和服从卡方分布约束的虚假锋电位去除方法.首先使用K-Means算法对过阈值检测的待判锋电位进行聚类,并用最小协方差算法估计各聚类总体噪声均值向量与协方差;进而计算各噪声样本与对应总体之间的马氏距离平方作为锋电位背景噪声能量和的度量指标;最后利用该指标卡方分布的置信区间对虚假锋电位进行筛除.不同信噪比条件下的仿真数据和动物实验数据应用结果表明:与传统的基于锋电位波形特征的阵列去噪算法相比,该方法可以有效识别出单电极记录神经信号中的虚假锋电位,正确率在95%以上,并且计算结果不依赖于聚类参数的选择.
关键词
锋电位检测
虚假
锋电位
噪声能量和
马氏距离
卡方分布
K-MEANS聚类
Keywords
Spike detection
fake spike
noise energy sum
mahalanobis distance
ehi-square distribution
K-Means clustering
分类号
R318.04 [医药卫生—生物医学工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于提升小波的神经元锋电位并行检测方法
祝晓平
王东
陈耀武
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
神经元锋电位信号滤波频率的选择
封洲燕
王静
汪洋
郑晓静
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
利用噪声能量和卡方分布约束的虚假锋电位筛除方法
李志辉
刘新玉
尚志刚
《郑州大学学报（工学版）》
CAS
北大核心
2015
1
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职称材料
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