神经振荡与突触可塑性研究及其在大鼠抑郁模型中的应用

摘要

局部场电位(LFP)是一种非平稳、非线性的复杂生物电信号，它蕴含着大量的生理信息。随着计算机科学与信息技术的不断发展，越来越多的方法用于分析LFP信号。
　　 近年来，同步现象在很多生物系统中被发现，生理系统间的协同行为也受到了研究人员的广泛关注。我们在分析系统同步状态的同时，也想了解其驱动.响应关系，即耦合方向。对此，学者们提出了多种耦合方向算法，并用于分析大脑各区域之间的相互影响即信息流传递方向。丘脑和前额叶皮层之间表现为弱耦合，而弱耦合作用首先影响神经振荡的相位而不是振幅，因此，本文采用基于信息论的相位同步指数法(简称IM算法)计算生理与病理状态下的神经信息流方向指数利用多通道神经元群模型(NMM)产生不同耦合强度的仿真脑电数据并用作一系列数值实验，我们测试了IM算法的性能，证实了只有在弱耦合和窄频带条件下，IM算法才可以有效用于计算信息流方向指数。另外我们进行了大量的数值研究，实现了对IM算法中三个重要参数(移动窗口长度、时间延迟及香农熵格子数)的合理取值。
　　 为了验证特定振荡频段上的神经信息流方向指数是否能够有效表征突触可塑性，我们应用IM算法分析了正常和抑郁大鼠丘脑到前额叶皮层(TC)神经通路上的信息流传递方向。在动物实验中，记录局部场电位(LFP)后紧接着诱导了TC通路上的长时程增强(LTP)。结果表明，在delta和theta频段上，正常大鼠丘脑区域对前额叶皮层有显著的驱动影响(耦合强度d>0)；然而相同的两个频段上，抑郁大鼠的方向指数d值较正常组均有明显的降低。另一方面，LTP结果表明，抑郁会导致前额叶皮层的突触可塑性出现显著下降，这与LFP的计算结果是一致的。因此我们认为，利用IM方法分析特定振荡频段上的神经信息流方向指数可以用于度量突触可塑性的变化。
　　 此外，本文分别从线性和非线性动力学角度分析了抑郁对大脑神经活动的影响，计算了正常和抑郁大鼠丘脑及前额叶皮层LFP信号的功率谱和样本熵。结果显示，抑郁会导致大脑前额叶皮层的能量升高和神经振荡的复杂度降低，进一步说明抑郁引起了大脑认知功能受到损伤。

目录

文摘

英文文摘

第一章 绪论

第一节 引言

第二节 突触可塑性与LTP的基本概念

1.2.1 突触可塑性

1.2.2 长时程增强(LTP)

第三节 脑电信号简要介绍

1.3.1 脑电信号分类

1.3.2 脑电节律和功能介绍

第四节 脑电信号分析的研究现状

1.4.1 单导信号分析方法

1.4.2 两导信号分析方法

1.4.3 多导信号分析方法

第五节 耦合方向算法简单介绍

1.5.1 演化映射法(EMA)

1.5.2 Granger因果关系法

1.5.3 基于条件互信息的相位同步指数法(IM)

第六节 抑郁疾病背景介绍

1.6.1 抑郁的临床特征及发病机制

1.6.2 抑郁的临床诊断及治疗方法

第七节 研究目的和意义

第八节 本论文的结构安排

第二章 算法介绍

第一节 Hilbert变换

2.1.1 Hilbert变换的定义

2.1.2 Hilbert变换提取瞬时相位

第二节 基于信息论的相位同步指数法

第三节 功率谱

第四节 样本熵

2.4.1 样本熵背景

2.4.2 样本熵算法介绍

第三章 脑电数据的获取

第一节 神经元群模型及脑电信号仿真

3.1.1 神经元群模型发展

3.1.2 基本神经元群模型

3.1.3 多通道耦合神经元群模型

3.1.4 NMM 仿真脑电信号

第二节 大鼠脑电信号的采集

3.2.1 实验动物及抑郁动物建模

3.2.2 电生理实验及LFP信号采集

第四章 仿真数据分析与讨论

第一节 仿真数据测试IM算法性能

第二节 比较不同带宽下的方向指数结果

4.2.1 带宽对瞬时相位的影响

4.2.2 计算相锁值

4.2.3 带宽对方向指数的影响

第三节 IM算法参数设置

4.3.1 香农熵估计格数

4.3.2 时间延迟

4.3.3 移动窗口长度

4.3.4 小结

第五章 实验数据分析与讨论

第一节 引言

第二节 统计分析

第三节 实验数据分析结果

5.3.1 功率谱计算

5.3.2 样本熵计算

5.3.3 信息流方向指数计算

5.3.4 LTP实验

第四节 实验数据分析结论

5.4.1 能量及复杂度变化

5.4.2 神经信息流变化

5.4.3 突触可塑性变化

5.4.4 神经信息流与突触可塑性的关系

第六章 总结与展望

第一节 总结

第二节 展望

参考文献

致谢

个人简历、在学期间发表学术论文