基于混沌优化算法的MUSIC脑磁图源定位方法

如何利用实验测得的脑磁图数据准确定位脑磁图源的真实活动位置是脑功能研究和临床应用中的一个关键问题.在脑磁活动源定位问题中,多信号分类算法是被广泛研究和采用的一类方法.为了克服多信号分类算法及其改进算法--递归多信号分类算法全局扫描时速度太慢的缺点,提出了一种基于混沌优化算法的脑磁图源定位新方法.该方法利用混沌运动遍历性的特点估计目标函数的全局最大值,进行初步的脑磁图源定位;然后,在小范围内结合网格的方法,进一步进行精确的定位.实验结果表明,此方法可实现多个脑磁图源的定位,并且定位速度大大加快,同时又能达到所要求的定位精度.     

基于混沌优化算法的多信号分类脑磁图源定位方法

如何利用实验测得的脑磁图数据准确定位脑磁图源的真实活动位置是脑功能研究和临床应用中的一个关键问题.在脑磁活动源定位问题中,多信号分类算法是被广泛研究和采用的一类方法.为了克服多信号分类算法及其改进算法--递归多信号分类算法全局扫描时速度太慢的缺点,提出了一种基于混沌优化算法的脑磁图源定位新方法.该方法利用混沌运动遍历性的特点估计目标函数的全局最大值,进行初步的脑磁图源定位;然后,在小范围内结合网格的方法,进一步进行精确的定位.实验结果表明,此方法可实现多个脑磁图源的定位,并且定位速度大大加快,同时又能达到所要求的定位精度.     

双任务事件中脑电信号的熵计算

采用复杂性分析中的样品熵算法,计算并分析了受试者在单任务事件以及双任务事件活动过程中的神经电生理数据.在利用样品熵算法对短时程（秒）脑电数据的复杂度和规则度进行计算之前,首先应用了代替数据分析法,以排除所分析的实验数据是由线性加随机部分构成.所有的实验数据分别在单任务和双任务等不同的生理条件下采集.其中单任务为一个听觉辨别任务;双任务有两种形式,分别为听觉任务和不同的震动任务的结合.计算结果显示,任何一种双任务过程中脑电信号的熵值都明显的低于单任务状态时脑电信号的熵值（P＜0.05～0.001）.研究表明对应于受试者仅仅进行单任务工作而言,当受试者处于双任务工作状态时大脑的神经信息传递可能会受到某种程度的削弱,神经信息流通的范围也可能更为孤立.结果进一步说明对于短时程（秒）脑电信号分析,样品熵算法是有效的非线性分析方法.     

基于分类的单实验事件相关电位估计方法

本文提出了一个基于机器学习的新方法,用以从单实验脑电信号中估计事件相关电位.为估计事件相关电位,首先构建了一个运用分类方法的基本框架和以此框架为基础的优化模型.在此基础上,引入logistic回归来实例化这个优化模型,并推导出SingleTrialEM算法.只要在使用之前训练得到一个logistic模型,SingleTrialEM算法就能够从单实验脑电信号中估计事件相关电位.模拟测试表明,本文的方法是正确稳定的,明显优于Woody过滤器方法.认知测试的结果与认知科学的各项结论一致.     

脑电事件相关去同步化和同步化的神经元群模型

利用基于丘脑-皮层网络的神经元群模型,研究被试者在某种认知状态下脑功能区的连接状态。模型包括三个模块,分别对应脑电头皮电极C3、Cz、C4记录的三个皮质区。模型外部输入包括用高斯白噪声表示的上行传入感受器信号、用直流偏移表示的皮质对丘脑的兴奋性输入、用指数衰减表示的来自脑千和前脑基底神经元的调制信号。模型输出的兴奋性神经元群的平均膜电位反映脑电记录的局部电位。改变模型输入,进行多次仿真试验并进行线性和非线性分析。研究结果显示：仿真输出信号的alpha频带功率谱有与实际脑机接口实验一致的事件相关去同步化和同步化现象;模型中功能相近的区域间有更强的耦合,随着耦合强度的增加,输出信号间的相关性和同步性均增加。     

一种滤除医学影像噪声的混合滤波算法

目的:医学影像在获取、存储、传输过程中会不同程度地受到噪声污染,这极大影像了其在临床诊疗中的应用。为了有效地滤除医学影像噪声,提出了一种混合滤波算法。方法:该算法首先将含有高斯和椒盐噪声的图像进行形态学开运算,然后对开运算后的图像进行二维小波分解,得到高频和低频小波分解系数。保留低频系数不变,将高频系数经过维纳滤波器进行滤波,最后进行小波系数重构。结果:采用该混合滤波算法、小波阈值去噪、中值滤波、维纳滤波分别对含有混合噪声的医学影像分别进行滤除噪声处理,该滤波算法去噪后影像的PSNR值明显高于其他三种方法。结论:该混合滤波算法是一种较为有效的医学影像噪声滤除方法。     

一种滤除医学影像噪声的混合滤波算法

目的：医学影像在获取、存储、传输过程中会不同程度地受到噪声污染,这极大影像了其在临床诊疗中的应用。为了有效地滤除医学影像噪声,提出了一种混合滤波算法。方法：该算法首先将含有高斯和椒盐噪声的图像进行形态学开运算,然后对开运算后的图像进行二维小波分解,得到高频和低频小波分解系数。保留低频系数不变,将高频系数经过维纳滤波器进行滤波,最后进行小波系数重构。结果：采用该混合滤波算法、小波阚值去噪、中值滤波、维纳滤波分别对含有混合噪声的医学影像分别进行滤除噪声处理,该滤波算法去噪后影像的PSNR值明显高于其他三种方法。结论：该混合滤波算法是一种较为有效的医学影像噪声滤除方法。     

基于自适应尺度空间滤波的脑事件关联电位单次提取

提出一种基于自适应尺度空间滤波的脑事件关联电位单次提取方法。通过对背景噪声的分析,自适应地提取最大脉冲噪声宽度,将其作为尺度大小的基准,然后由此确定滤波窗口的大小,最后用尺度空间滤波算法对记录到的信号进行处理。实验结果表明,本文提出的方法不但具有良好的单次提取效果,而且具有很强的适应性和稳健性。     

食物奖赏和渴求行为相关的大鼠左侧眶额叶皮质Delta频段脑电活动(英文）

眶额叶皮质与中脑边缘多巴胺奖赏系统有着复杂的相互纤维联系。先前的研究探讨了药物成瘾过程中眶额叶皮质的脑电活动。在本实验中,将探讨食物奖赏和渴求过程中该皮质的脑电活动。实验采用了两个环境：对照环境和食物刺激相关的环境。首先,训练大鼠在食物刺激相关的环境中吃巧克力花生豆,而后在该环境中设置两种不同的刺激方式：能看到和闻到但不能吃到(渴求实验),或者仍旧可以吃到巧克力花生豆（奖赏实验）;同时进行左侧眶额叶皮质的脑电记录。结果发现,在食物刺激相关的环境中大鼠Delta频段（2－4 Hz）的脑电活动与食物刺激显著相关,此外,与在对照环境中相比,其相对功率在食物渴求时下降而在食物奖赏时升高。本实验表明,食物相关的奖励可以改变大鼠眶额叶皮质的脑电活动,而且,Delta频段的脑电活动能够作为监测该奖励的一个指标。     

食物奖赏和渴求行为相关的大鼠左侧眶额叶皮质Delta频段脑电活动(英文）

眶额叶皮质与中脑边缘多巴胺奖赏系统有着复杂的相互纤维联系。先前的研究探讨了药物成瘾过程中眶额叶皮质的脑电活动。在本实验中,将探讨食物奖赏和渴求过程中该皮质的脑电活动。实验采用了两个环境:对照环境和食物刺激相关的环境。首先,训练大鼠在食物刺激相关的环境中吃巧克力花生豆,而后在该环境中设置两种不同的刺激方式:能看到和闻到但不能吃到(渴求实验),或者仍旧可以吃到巧克力花生豆(奖赏实验);同时进行左侧眶额叶皮质的脑电记录。结果发现,在食物刺激相关的环境中大鼠 Delta 频段(2-4 Hz)的脑电活动与食物刺激显著相关,此外,与在对照环境中相比,其相对功率在食物渴求时下降而在食物奖赏时升高。本实验表明,食物相关的奖励可以改变大鼠眶额叶皮质的脑电活动,而且,Delta 频段的脑电活动能够作为监测该奖励的一个指标。     

事件相关功能磁共振成像

事件相关设计是功能磁共振成像的一种新的实验范式,与传统的组块设计相比,其主要特点有三：（1）任务刺激和刺激间隔时间的随机化;（2）可基于任务类型和被试反应类型进行选择性处理;（3）提供更加细致的脑的局部信息。     

基于集合经验模态分解和小波收缩算法的自适应心电信号去噪问题研究

本文将集合经验模态分解(EEMD)与小波软阈值去噪算法相结合,提出了一种新的心电图信号去噪EEMD-WS算法.算法首先对信号进行EEMD分解得到有限个固有模态函数(IMF);其次,根据实际含噪心电信号中各成分的特性,将所有IMF分为低阶含噪、中阶有用信号和高阶含基线漂移三类,对于低阶含噪IMF利用IMF能量变化分界点自适应地确定含噪IMF个数,随后对其利用小波收缩算法中的启发式软阈值选择算法进行去噪;对于高阶含基线漂移IMF根据其自身是否包含周期信息自适应地判断并去除与基线漂移关系密切的IMF.最后通过将滤除噪声的低阶IMF、中阶有用信号重构达到抑制噪声和去除基线漂移的目的.仿真信号和MIT-BIH心电数据库真实心电信号实验显示,EEMD-WS算法不仅能够克服小波去噪算法不能去除基线漂移的不足,而且能够比常用的EMD-WS算法更好地提高消噪效果,总体去噪性能优于传统算法.     

基于多特征融合的多分类运动想象脑电信号识别研究

针对目前多分类运动想象脑电识别存在特征提取单一、分类准确率低等问题,提出一种多特征融合的四分类运动想象脑电识别方法来提高识别率。对预处理后的脑电信号分别使用希尔伯特-黄变换、一对多共空间模式、近似熵、模糊熵、样本熵提取结合时频—空域—非线性动力学的初始特征向量,用主成分分析降维,最后使用粒子群优化支持向量机分类。该算法通过对国际标准数据集BCI2005 Data set IIIa中的k3b受试者数据经MATLAB仿真处理后获得93.30%的识别率,均高于单一特征和其它组合特征下的识别率。分别对四名实验者实验采集运动想象脑电数据,使用本研究提出的方法处理获得了72.96%的平均识别率。结果表明多特征融合的特征提取方法能更好的表征运动想象脑电信号,使用粒子群支持向量机可取得较高的识别准确率,为人脑的认知活动提供了一种新的识别方法。     

小波相干分析及其在听觉与震动刺激事件相关电位处理中的应用

尝试将小波相干方法应用于事件相关电位实验的脑电信号分析中。实验分为三组：听觉任务、震动任务1和震动任务2。对12个受试者的实验数据进行40Hz左右的小波相干分析,计算了前额脑区与其他各脑区之间的相干性,发现震动任务的小波相干值大于听觉任务并有显著差异,且在不同的任务中,各脑区的小波相干值有其明显不同的分布特征,且随时间呈有规律的变化。分析体现了小波相干在短时脑电信号处理上的优势。     

人脸感知中的事件相关电位早期成份反映了顺序性神经活动

事件相关电位(event.related potential,ERa)的研究证实了ERP的早期成份正电位P120、负电位N170和顶正波(vertexpositive potential,VPP)都与人脸感知活动有关.还有研究进一步表明,VPP是N170的正性配对成份,它们由同一大脑源活动产生.然而,P120是否也拥有...     

再版《脑物理学》

再版《脑物理学》内容增加近一倍。新增内容主要有超导磁强计的设计思想、认知电位、计算机与大脑、大脑功能检测等。介绍了如何利用事件相关脑电位（ＥＲＰ）、事件相关脑磁场（ＥＲＦ）、偏侧准备电位（ＬＲＰ）,以及正确比（或出错率）、反应时间（ＲＴ）等,检测选择注意、短时记忆、语言活动、认知处理等心理工作。科学家们把人大脑看作一个信息处理系统,由彼此可区分的多个子系统组成。最简单的分法就是分成感觉中枢子系统和运动中枢子系统。目前已检测出这两个子系统之间的信息传输、运动准备、策略作用等功能。最后介绍了利用电磁…     

三维反卷积显微成像技术浅谈

三维宽场反应卷积显微成像技术是应用光学切片方法获取三维标本的二维图像序列,然后通过反卷积图像处理方法进行图像恢复,进而进行三维重建的一种以光学技术和图像处理技术为核心的显微成像方法。本文讲述了光学切片的基本原理,给出了反卷积处理中点扩展函数的理论模型和实验测试方法,然后对现存的反卷积算法做了对比。最后,文章对这一领域的发展趋势作了预测。     

三维反卷积显微成像技术浅谈

三维宽场反卷积显微成像技术是应用光学切片方法获取三维标本的二维图像序列,然后通过反卷积图像处理方法进行图像恢复,进而进行三纺重建的一种以光学技术和图像处理技术为核心的业微成橡方法。本讲述了光学切片的基本原理,给出了反卷积处理中点扩展函数的理论模型和实验测试方法,然后对现存的反卷积算法做了对比。对这一领域的发展趋势做了预测。     

中华猕猴桃基因组可变剪接事件鉴定及分析

可变剪接使一个基因能产生多种m RNA成熟体,极大地增加蛋白多样性.采用中华猕猴桃基因组数据做参考数据,利用中华猕猴桃叶片和果实3个不同发育时期(未成熟、半成熟和成熟期)的转录组数据,从中华猕猴桃基因组(39040个基因)中共鉴定出11651个基因(占总基因数的29%)对应的32180个可变剪接事件.在可变剪接不同类型中,内含子保留类型的发生频率最高,占50%以上;3′可变位点类型频率约为5′端可变类型的2倍.GO富集分析结果表明,可变剪接的基因主要富集于酶调控及核苷酸结合相关功能的GO类别中,而组织特有可变剪接基因功能富集热点与组织的重要功能关联,叶片多为肌动蛋白及微管相关;未成熟果实与双组分信号系统相关;半成熟果实多与磷脂合成过程相关;成熟果实多与信号传递过程相关.另外,55.6%的维生素合成相关基因发生可变剪接事件,显著高于基因组水平的29.6%,暗示着可变剪接参与维生素合成相关基因代谢过程中的重要作用.通过对中华猕猴桃全基因组可变剪接的分析,为解析中华猕猴桃基因组及进一步开展相关分子育种工作提供依据.     

用作交联剂的甲醛可改变细胞蛋白质谱

甲醛能可逆性地交联蛋白质或DNA分子,因此被广泛应用于鉴定生物大分子复合物中的蛋白质或DNA。一般认为,甲醛分子小,可快速进入细胞,且作为交联剂使用时浓度较高,因而能在细胞做出应激反应之前将蛋白质和DNA交联固定在自然状态下。但高浓度甲醛是否能在交联固定生物大分子之前改变细胞蛋白质水平,尚无相关研究。如果属实,则可能导致相关研究产生假阳性或假阴性的结果。作者运用蛋白质组学技术分析对比了经过高浓度甲醛和未经甲醛处理过的Jurkat细胞的蛋白质谱。结果表明,高浓度甲醛可导致多个蛋白质水平产生差异。因此,将甲醛作为交联试剂使用时,应考虑设置甲醛处理的样本作为对照,或者增加实验重复次数,以避免鉴定到假阳性或假阴性的蛋白质或DNA。