基于植入电极生物电子鼻的气味响应分析与识别的研究

发布时间：2017-09-17 18:41

  本文关键词：基于植入电极生物电子鼻的气味响应分析与识别的研究

  更多相关文章： 植入电极 生物电子鼻 气味检测 嗅球 混合气味 最大似然估计

【摘要】：气味检测广泛用于疾病诊断,环境监测,安全控制,食品检测等方面,随着生物工程和电子技术的发展,人们提出了生物电子鼻,以生物气味敏感材料代替传统的化学传感器,取出的细胞或组织等生物材料破坏了细胞或组织的生物活性,因此本文构建了基于植入电极的生物电子鼻,旨在以动物完整的嗅觉系统作为气味敏感部分,将微电极阵列植入动物嗅球内,在体提取气味感知信息,通过计算机分析处理得到动物闻到的气味信息,实现气味检测功能。基于植入电极生物电子鼻的气味测试结果表明系统对辛醇,戊醛,和丁酸特异性响应,响应的重复性好,与气味浓度线性度高,灵敏度较高,分辨率小,测试表明系统寿命达3个月,对3种气味的识别准确率约60%,另外,为分析基于植入电极生物电子鼻对自然气味的检测性能,进行混合气味测试,结果表明系统对混合气味存在两种特定的响应方式：主导型和叠加型。本文的主要工作和创新点如下：1、改进了基于植入电极生物电子鼻的构建方案将离体定位技术与嗅球响应图谱有机结合,微电极阵列植入嗅球前侧中间区域,每只大鼠保持一致,保证大鼠传感系统的一致性,电极植入区域内神经元普遍对辛醇,戊醛,丁酸有显著响应,实验验证了该方案提高了系统对辛醇,戊醛,丁酸气味的特异性响应和气味检测的成功率。2、设计了基于植入电极生物电子鼻的气味信息解码方法-本文对比了3种气味响应特征：神经元发放频率,神经信号非线性能量,spike相位分布,分析表明神经元发放频率能够准确反映神经元响应强度,且计算过程简便,作为本文气味响应分析的特征值,考虑到生物测量的随机性误差,对测试结果进行高斯拟合,基于动物嗅觉组合式编码方式,本文分析由多个神经元测试分布曲线组合成的气味响应模式,然后利用最大似然估计法预测待测气味,该方法计算过程简便,识别准确率较高。3、对基于植入电极生物电子鼻的气味检测性能进行了深入分析对基于植入电极生物电子鼻进行气味检测性能测试,包括特异性,重复性,稳定性,浓度依赖性,灵敏度和识别效果,结果表明,系统可重复地特异性识别辛醇,戊醛,丁酸,识别准确率为63.37%,浓度梯度测试结果表明系统气味检测的灵敏度为5.84 Hz/lg[mol/L],分辨率为0.12 lg[mol/L],且对气味浓度的响应与气味浓度间线性度超过0.8。4、探索了基于植入电极生物电子鼻的混合气味响应特性大部分自然气味为混合气味,探索系统对混合气味的响应有利于将基于植入电极生物电子鼻用于自然气味的检测。将辛醇,戊醛,丁酸中两种单质的混合气味测试系统,测试表明同一个神经元对不同的混合气味响应不同,分为主导型和叠加型,主导型响应模式表现为混合气味以其中一种气味响应为主,叠加型响应模式表现为混合气味等于两种气味响应的叠加。
【关键词】：植入电极 生物电子鼻 气味检测 嗅球 混合气味 最大似然估计
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP212;R443
【目录】：

• 摘要5-7
• Abstract7-11
• 第一章 绪论11-23
• 1.1 课题背景11-21
• 1.1.1 气味检测背景及意义11-12
• 1.1.2 生物电子鼻发展现状12-14
• 1.1.3 嗅觉机理研究进展14-16
• 1.1.4 神经微电极发展现状16-21
• 1.2 研究内容21-23
• 第二章 基于植入电极生物电子鼻原理与技术23-33
• 2.1 动物嗅觉的生物基础23-27
• 2.1.1 嗅上皮的信号产生机制23-24
• 2.1.2 嗅球的信号传导原理24-25
• 2.1.3 嗅皮层的感知形成原理25-27
• 2.2 动物嗅觉的编码原理27-29
• 2.2.1 哺乳动物气味编码方式27-28
• 2.2.2 嗅球的气味响应图谱28-29
• 2.3 电生理原理与技术29-32
• 2.3.1 动作电位形成机制29-30
• 2.3.2 嗅觉电位记录方式30-32
• 2.4 本章小结32-33
• 第三章 基于植入电极生物电子鼻构建33-43
• 3.1 系统的硬件组成33-36
• 3.1.1 多通道微丝电极阵列33-35
• 3.1.2 神经信号采集装置35-36
• 3.2 系统的动物对象36-39
• 3.2.1 大鼠在体植入电极36-37
• 3.2.2 大鼠离体定位电极37-39
• 3.3 系统的气味检测对象39-42
• 3.3.1 待测气味的图谱定位39-41
• 3.3.2 系统的气味测试流程41-42
• 3.4 本章小结42-43
• 第四章 在体嗅觉信号处理与分析43-53
• 4.1 神经信号预处理43-44
• 4.2 气味响应的特征提取44-48
• 4.2.1 神经元发放频率44-45
• 4.2.2 神经信号非线性能量45-46
• 4.2.3 Spike相位分析46-48
• 4.3 神经元分类识别算法48-51
• 4.4 基于最大似然估计的气味识别51-52
• 4.5 本章小结52-53
• 第五章 气味检测结果与讨论53-71
• 5.1 生物电子鼻检测分析的气体53-56
• 5.1.1 气味响应模式分析53-54
• 5.1.2 特异性检测气味结果54-56
• 5.2 单质气体检测结果分析56-63
• 5.2.1 气味测试的重复性56-58
• 5.2.2 系统的稳定性测试58-60
• 5.2.3 气味浓度梯度响应60-62
• 5.2.4 检测的灵敏度分析62-63
• 5.3 气味识别准确性63-66
• 5.4 混合气味响应分析66-70
• 5.4.1 混合气味响应研究进展66-67
• 5.4.2 混合气味的时间响应模式67-70
• 5.5 本章小结70-71
• 第六章 总结与展望71-74
• 6.1 本文内容总结71-72
• 6.2 课题研究展望72-74
• 参考文献74-82
• 作者简历82-83
• 致谢83

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