大鼠神经信号无线采集及在线锋电位分类系统实现

发布时间：2020-07-27 11:32

【摘要】：在脑科学研究中,神经元锋电位信号的检测和分类是神经信息编解码研究的重要内容。传统的用于采集分析锋电位信号的商用采集处理设备体积庞大,价格昂贵,并且通常为有线传输方式,导线连接增加了对自由运动小动物的外部干扰,影响小动物神经信号在指定实验条件下的放电特性。因此,本文基于嵌入式系统技术设计并实现了一套针对自由运动大鼠的神经元锋电位信号无线采集及在线分类的实验系统,并利用仿真模拟信号和实验动物的真实锋电位信号对系统的在线检测与分类功能分别进行了测试和验证。本文所实现的系统主要由前端锋电位信号采集检测装置和后端基于PC平台的锋电位在线分类上位机组成。前端采集检测装置以微控制器为核心,通过SPI接口配置前端采集芯片,控制其采集,之后在微控制器上完成自适应检测阈值更新、锋电位的阈值检测等预处理;之后,通过无线射频模块,实现锋电位波形数据的无线发送。PC接收到数据之后,通过LabVIEW上位机结合MATLABscript运行锋电位在线分类算法,对接收到的锋电位数据进行实时在线的分类。验证和测试实验结果表明,本文提出的大鼠神经信号无线采集及在线锋电位分类系统可以完成预定设计的功能,在仿真实验中,针对模拟信号发生器信号在线分类的准确率最高时可达100%;针对自由运动大鼠锋电位信号,本系统与传统PC离线分类系统,针对对同一类神经元分类结果的相似度,最高可达到93.9%,最低75.0%,说明无线系统的性能与商用的离线系统非常接近。但本无线系统在体积、便携度(35mm×30mm×18mm,18g以下)以及系统功耗方面(3.7V、180mAh锂电池供电,稳定工作40分钟以上)更具优势,能较好的满足自由运动大鼠锋电位分类等实验需求。因此,本系统的设计和实现,为后续嵌入式、小型化、无线神经信号解析系统的研究打下了良好的基础。
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TP311.52;R318
【图文】：

框图,框图,大脑,信号采集

脑－机接口技术（Ｂｒａｉｎ－ｍａｃｈｉｎｅ邋Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ，邋ＢＭＩ）作为脑科学研究的一种逡逑手段，旨在区别于常规大脑输出通道，搭建一条计算机或其他电子设备与大脑之逡逑间的沟通、控制桥梁［３］。脑－机接口系统结构框图如图１．１所示。逡逑ｆ．ＭＣｉｆｃ邋卜邋ｆ邋只＇逡逑Ｉ逦逦．：：逦邋ｌ逡逑；邋：－ｖ；逦设逡逑控逡逑ｍ逡逑反ｗ逡逑图１．１脑－机接口系统结构框图逡逑系统主要由四个模块组成，分别是信号采集、信息解析、外部设备控制和信逡逑息反馈四个部分。而在这四个模块中，信号采集和解析是整个系统的基础，不同逡逑的信号来源和解析方式对应着不同的系统应用场景。在脑－机搂口系统中，依据信逡逑号来源的不同，脑－机接口系统分为非植入式和植入式两种。其中，植入式脑－机接逡逑口中，锋电位（Ｓｐｉｋｅ）信号是通过植入大脑皮层的微电极阵列记录得到，许多研逡逑究利用这种信号实现了对外部设备等多自由度、精确的控制。逡逑１逡逑

示意图,嵌入式系统,示意图,动作电位

Ｈｕｘｌｅｙ的研究揭示了动作电位产生的原理［７］：当神经元细胞接收到的刺激够大时，逡逑将造成去极化（Ｄｅｐｏｌａｒｉｚａｔｉｏｎ）使得胞内电位将超过一个阈值（Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ）形成逡逑动作电位，接着再重新超极化（Ｒｅｐｏｌａｒｉｚａｔｉｏｎ）回到静息电位，整个过程如图１．３逡逑所示，这些细胞外记录到的电位变化与细胞内的电位极性刚好相反，被称为锋电逡逑位，大小为动作电位的１／１０００？１／１００。由于锋电位信号具有较高的时空分辨率，逡逑近年已有研究者利用植入式脑－机接口，实现动物运动的解码及对外部设备的控制逡逑［８，９］逡逑0逡逑２逡逑

波形,锋电位,神经元,产生原理

逦＿逡逑通常情况下，不同神经元对应的锋电位波形不同，因此可以根据检测的锋电逡逑位波形的差异来区分不同的神经元。如图１．４为根据神经元锋电位波形特征差异，逡逑对混合的锋电位波形进行分类的过程，并且对每一类使用不同颜色进行标注。根逡逑据神经元细胞的电发放与锋电位之间的对应关系，可以统计出一定时间内神经元逡逑的发放次数，方便后续的神经信号解析研究工作进行。逡逑３逡逑

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