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基于偏最小二乘的大鼠初级运动皮层解码
  • ISSN号:1008-973X
  • 期刊名称:《浙江大学学报:工学版》
  • 时间:0
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]浙江大学生物医学工程教育部重点实验室,浙江杭州310027, [2]浙江大学求是高等研究院,浙江杭州310027, [3]浙江农林大学信息工程学院,浙江杭州311300
  • 相关基金:国家“973”重点基础研究发展计划资助项目(2011CB504400)
中文摘要:

为了准确解析大鼠初级运动皮层神经元发放模式并预测相应的肢体动作,实验同时记录大鼠初级运动皮层神经元峰电位发放和大鼠前肢压力,利用K均值法和主成分分析法对神经元进行分类,采用偏最小二乘分析大鼠初级运动皮层神经元活动与前肢运动参数之间的关系,并对该解码结果与维纳滤波和卡尔曼滤波算法的解码结果进行比较.实验结果表明:神经元的发放活动在压杆前0.6s开始有增加的趋势,提示大鼠的初级运动皮层神经元分布式活动可用于大鼠前肢运动的解析和预测,且偏最小二乘解码得到的预测值与真实压杆值的相关系数在0.85以上,均高于维纳滤波和卡尔曼滤波的解码结果.

英文摘要:

In order to analytizing neurons release pattern of the primary motor cortex of rats accurately and predicting corresponding body movement, the activities of the neurons ensemble spike activities in rat's primary motor cortex and the forelimb pressure were recorded simultaneously in the experiment. K-means and principal component analysis were used to classification of neurons, then the partial least squares was used to analyze the relations between the neurons activities of the primary motor cortex of the rat and the forelimb motion parameters, and the results were compared with Wiener filter and Kalman filter. The experimental results indicate that the activities of neurons ensembles began a trend of increase 0. 6 second before lever pressing, Which hints the neurons distributed activities of the primary motor cortex in rats can be used to analysis and prediction its forelimb movement and the correlation coefficient between the predicted value and real pressure value is more than 0. 85 using the partial least squares, with a better decoding results than those using the Wiener filtering and Kalman filtering.

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期刊信息
  • 《浙江大学学报:工学版》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:教育部
  • 主办单位:浙江大学
  • 主编:岑可法
  • 地址:杭州市浙大路38号
  • 邮编:310027
  • 邮箱:xbgkb@zju.edu.cn
  • 电话:0571-87952273
  • 国际标准刊号:ISSN:1008-973X
  • 国内统一刊号:ISSN:33-1245/T
  • 邮发代号:32-40
  • 获奖情况:
  • 2000年获浙江省科技期刊质量评比二等奖,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),波兰哥白尼索引,德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:21198