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针刺神经电信息编码特征分析与建模研究

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Chapter 1 Introduction

1.1 Neural encoding and decoding

1.2 Acupuncture

1.3 Characterizing signals through complex network

1.4 Synchronization of neural network in external

1.5 Structure of this dissertation

Chapter 2 Design of acupuncture experiment and sorting of signals

2.1 Design of acupuncture experiment

2.2 Spike detection and sorting

2.3 Conclusion

Chapter 3 Spatiotemporal encoding analysis of information in acupuncture

3.1 Spatiotemporal encoding analysis of signals evoked by different acupuncture manipulations

3.2 Encoding analysis of signals evoked by acupuncture with different frequencies

3.3 Characterizing acupuncture signals in all sessions 3.3.1 Rate encoding analysis

3.4 Conclusions

Chapter 4 Decoding acupuncture electrical signals in spinal dorsal root ganglion

4.1 Predicting types of MA by decoding algorithm

4.2 Information analysis

4.3 Time dependence of decoding

4.4 Conclusion

Chapter 5 Characterizing electrical signals evoked by acupuncture through Complex Network Approach

5.1 Introduction of complex network approach

5.2 Analysis of acupuncture signals in complex network approach

5.3 Comparison between complex network approach and nonlinear analysis

5.4 Conclusion

Chapter 6 Spiking regularity in a feedforward network

6.1 Description of a feedforward network

6.2 Propagation of spiking rate and regularity in balanced feedforward network

6.3 Conclusion

Chapter 7 Synchronization of Fitzhugh-Nagumo neural network in external stimuli

7.1 The nonlinear cable model of individual neuron

7.2 Criterions for complete synchronization of linearly coupled network in external stimulation

7.3 Synchronization of heterogeneous network in external stimuli

7.4 Conclusion

Chapter 8 Conclusion and future work

8.1 Conlusion

8.2 Future work

参考文献

Published papers and reseach projects

Acknowledgement

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摘要

神经系统通过时间空间编码的形式表征外部刺激所包含的信息。针刺作用大鼠足三里在脊髓背根产生丰富的放电模式。本论文设计了不同手法和频率的针刺作用足三里时,采集脊髓背根神经电信号的实验,并从编码,解码,复杂网络等角度提取了针刺信息的特征,最后通过模型分析进一步分析针刺作用。
  本论文对神经信号中放电波形进行小波特征提取,通过类选算法得到参与编码的多类神经元对应不同针刺手法的放电时刻序列,通过时间编码和空间编码的综合分析,得到不同手法所对应针刺信息的时空编码特征。使用平均放电率和编码异质性系数量化了不同针刺刺激下编码的特征。研究发现捻转法与提插法产生的神经电信号差异较大,这种差异主要表现在针刺手法对于参与编码神经元的选择性,但对于不同频率的针刺作用,这种编码选择性并不明显。数据分析中还发现了神经系统对于针刺作用的适应性和饱和特性。
  基于贝叶斯解码算法可以通过对应多类神经元的响应预测出是哪种手法在发生作用,预测成功率很高。每次实验的针刺信号中,前200ms的信号特征最容易被解码算法识别。通过统计分析,所得结果是具有统计意义。使用互信息对解码过程进行了量化。这些结果可能对神经系统和机器的接口的实现有所帮助。提出采用复杂网络映射的方法分析针刺足三里在脊髓背根产生的神经电信号,并与一般非线性分析方法进行了对比,发现通过复杂网络分析方法能提取出针刺神经电信号中一般非线性分析方法难以提取的特征.同时证明捻转法和提插法两种针刺手法的内在特征是完全不同的。
  为进一步理解针刺作用,在合理假设的基础上我们使用模型分析来辅助数据分析。使用前馈FHN网络对针刺信号传输通路进行模拟。通过模型参数的变化一定程度上解释了实验中发现的现象。最后,本文探讨了不同频率外部刺激及网络拓扑对神经元网络同步的影响。

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