损伤神经自发放电节律变化中的混沌与降发现象

秋阐明损伤神经自发放电的动力学机制，长时间顺序记录大鼠损伤坐骨神经单纤维自发放电的动作电位间期序列（ＩＳＩ）。在损伤位点应用钾通道阻断剂ＴＥＡ，发现了周期一与周期二之间存在混沌的节律形式，并初步探讨了在这种情况下进入混沌的道路。应用分叉图、回归映象、功率谱等非线性动力学方法分析和对比了实验与数学模型中的非线性现象，使实验结果的可靠性得到了进一步的证明。     

基于混沌理论的蛋白质序列特性的研究

蛋白质序列特性的研究对于蛋白质的结构及功能具有重要意义。该文为了研究蛋白质序列是否具有混沌行为,先将蛋白质序列通过氨基酸电子离子相互作用势(electron interaction potential,EIIP)转化为时间序列,再根据混沌理论对其进行相空间重构,利用去偏自相关系数,经典G-P算法确定系统的时间延迟t和嵌入维数m,系统的最大Lyapunov指数则用改进的最大Lyapunov指数计算方法计算,其结果绝大多数为正,从而确认了蛋白质时间序列的混沌行为,并对特例进行了说明。     

生态复杂性研究——综述与展望

简要介绍了生态复杂性研究的最新进展与动态,生态复杂性研究的背景及若干重要的概念与方法,生态复杂性指生态系统内不同层次上的结构与功能的多样性,自组织及有序性,生态复杂性研究的显著特征是：它应用复杂的理论,方法和观点来研究生态与进化问题,其研究方法主要有元胞机法和遗传算法,认为生态系统是一个适应复杂系统,处于混沌的边缘或临界态,内部作用是生态系统复杂化,有序化及自组织的主要推动力。     

脑干内的混沌

对脑干听觉诱发电位进行了非线性动力学分析,计算了关联维数Ｄ２和最大Ｌｙａｐｕｎｏｖ特征指数,确认ＢＡＥＰ是一个来源于低维混沌动力系统的时间序列,从而证明人类脑干存在着混沌现象,利用满足最小互信息标准的最佳延迟重构了二维混沌吸引子。     

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.     

生物组织光学特性的测量方法及医学应用

对生物组织光学特性参数的测量方法及其在医学上的应用进行了全面论述,分析了测量误差的来源,结果表明测量结果的客观性取决于模型假设（如散射的各向同性或异性、边界的匹配与否等）、测量技术、实验装置、定标方法和介质非均匀性等。测量方法可用于诊断生物组织的生理病理状态和测量组织结构     

基于复杂性度量的心率变异信号非线性分析

假设心率变异信号是累积－发放模型（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅ－ｆｉｒｅ）与非线性动力学系统耦合产生的峰电位链（ＳｐｉｋｅＴｒａｉｎ）。以符号动力学为基础,提出利用峰电位间隔（ｉｎｔｅｒｓｐｉｋｅｉｎｔｅｒｖａｌ,ＩＳＩ）及其随机替代数据的Ｃ１、Ｃ２复杂度来定量刻划非线性动力学系统特性。结果表明：确定性驱动产生的峰电位间隔序列可以与随机性驱动产生的峰电位间隔序列区分开。因此,在噪声干扰较强的生理信号中,尤其是在不清楚非线性动力系统变量和峰电位间隔序列之间是否存在微分同胚的情况下,以复杂性度量来代替以Ｔａｋｅｎｓ嵌入定理为基础的关联维数、Ｌｙａｐｎｏｖ指数等描述动力系统特征的方法是合适的。最后通过２类共３７个个体,每个个体的心电数据为１０００个Ｒ－Ｒ间期的微分序列检验心率变异信号的非线性结构。     

4-氨基吡啶敏感钾通道对神经自发放电节律转迁历程的调节作用

为进一步研究损伤神经放电节律的分岔转迁规律,以实验性神经起步点模型为研究对象,在联合改变胞外的钙离子和钾离子浓度的条件下,记录神经单纤维的放电节律转迁方式。选取4-氨基吡啶(4-aminopyridine,4-AP)作为条件参数,Ca2+浓度作为分岔参数,观察了实验性神经起步点自发放电节律的分岔规律。28例实验结果中,有21例神经对本文所取的条件参数变化不敏感,7例实验性神经起步点的自发放电节律会在不同的条件参数下出现不同类型的分岔序列结构。在不同的4-AP浓度下,随着Ca2+浓度的降低,同一实验性神经起步点会表现出不同的放电节律模式的分岔序列,不同实验性神经起步点,双参数分岔序列是不同的。以上结果说明,不同参数配置下的神经放电节律的变化规律是不同的,而且分岔序列结构是认识放电节律转迁规律的基础。     

生物实验数据的某些非线性分析方法

简要介绍常用的非线性动力学参量,结合生物学实验数据的特点,给出几种最新的分析方法.     

周期激励下 FitzHugh-Nagumo模型的两种多峰分布放电节律

文章揭示了外界周期脉冲激励下神经元系统产生的随机整数倍和混沌多峰放电节律的关系.随机节律统计直方图呈多峰分布、峰值指数衰减、不可预报且复杂度接近1;混沌节律统计直方图呈不同的多峰分布,峰值非指数衰减、有一定的可预报性且复杂度小于1.混沌节律在激励脉冲周期小于系统内在周期且刺激强度较大时产生,参数范围较小;而随机节律在激励脉冲周期大于系统内在周期且脉冲刺激强度小时,可与随机因素共同作用而产生,产生的参数范围较大.上述结果揭示了两类节律的动力学特性,为区分两类节律提供了实用指标.