摘要∗
在网络层次上研究神经系统的功能是当前神经科学的研究热点。多电极阵列能够长时间连续、无损、实时地记录神经元网络电活动信号，是研究神经元网络特性的有力工具。对多电极记录的信号进行处理是揭示神经元网络特性的前提条件。相关性分析是神经元信号处理的重要目的。对神经元网络刺激响应信号进行相关性分析可以揭示网络中神经元之间的联系。去除刺激诱发的伪相关，是分析刺激响应相关性必须考虑的问题。 为了处理多电极记录的信号，我们用Java编写了神经元网络信号处理软件包。该软件包作为一个重要的功能模块整合在本实验室编写的BioLAB平台上。软件包包含20种神经元信号处理常用的算法程序及相应的处理结果可视化程序，使用方便、可扩展性强，是处理神经元网络信号的有力工具。
本文详细介绍了神经元网络信号处理软件包的使用流程及其接口程序和图像显示程序的开发和实现过程。
本文用互相关直方图和联合刺激后时间直方图这两种常用的互相关分析方法分析多电极培养神经元网络的刺激响应，重点观测两种算法去除刺激诱发相关性的修正算法的效果。互相关直方图去除刺激诱发相关的修正算法为移位预测修正互相关直方图。联合刺激后时间直方图有两种修正方法去除刺激诱发相关：归一化联合刺激后时间直方图和移位修正联合刺激后时间直方图。结果表明1）不管以何种方式构造
移位预测修正互相关直方图，其对刺激诱发相关性的去除效果无差异。2）虽然归一化联合刺激后时间直方图和移位修正联合刺激后时间直方图都能有效去除刺激诱发的相关，但前者的处理结果不受具体数据的影响，后者的处理结果受数据具体细节的影响。
针对移位修正联合刺激后时间直方图的不足，本文提出了一种改进算法：归一化移位修正联合刺激后时间直方图。用改进算法分析多电极记录的神经元网络信号，结果表明，该方法在神经元网络连接状态不变而具体实验数据不同的情况下，能准确体现神经元网络的连接状态。
关键词：神经元网络多电极阵列互相关直方图信号处理
联合刺激后时间直方图 BioLAB平台
∗本课题受到国家自然科学基金(30328014)，教育部科学技术研究重大项目（重大10420）的资助纵古论今
Abstract
Nowadays, studying the neural function in network lever is one of the hot research topics in neuroscience. Multi-Electrode Arrays (MEA) can non-invasively record continuous spiking activities of neuronal network in real time for a long time. It’s a powerful tool to research the characters of neuronal networks. Processing the signal collected by MEA is a prerequisite to reveal the character
and the mechanism of the neuronal networks. Correlation analysis is an important purpose of the neuronal signal process. Using stimulus responding signal of neuronal network for correlation analysis can reveal the relation of the neurons in the network. To wipe off the stimulus-induced correlation is a matter that must be considered to analyze the correlation of the stimulus responding signal.微孔增氧
To process the MEA-collected signal, we developed a soft tool to process the neuronal network signal collected by MEA in Java called Neuronal Network Signal Processing Tools (NNSPT). This soft tool is integrated as an important functional module in BioLAB that is a soft platform developed by our laboratory. The soft tool involves 20 algorithms that are commonly used to process the neuronal signal and corresponding visualize program to show the analysis result. The soft tool can be easily used and is extendable. It’s a powerful tool to process the neuronal network signal.
In this paper, the follows are introduced in detail: the usage of the soft tool, the development of the interface program and the picture display program, the techniques used in the development process.
In this thesis, two commonly used correlation analysis algorithms: Crosscorrelogram and Joint peristimulus time histogram (JPSTH) are used to analyze the stimulus responding signal of the neur
onal network cultured on MEA. The effect of the two algorithms’corrected algorithms to wipe off the stimulus-induced relation is the main point of
discussion. To wipe off the stimulus-induced correlation, Crosscorrelogram has an corrected method called shift predictor corrected crosscorrelogram, JPSTH has two corrected method: normalized JPSTH and shift-corrected JPSTH. The result shows that 1) No matter how to construct the shift predictor corrected cross-correlogram, the effect of wiping off the stimulus-induced correlation has no difference.2) Though normalized JPSTH and shift-corrected JPSTH both can wipe off the stimulus-induced relation, the analysis result of the former isn’t influenced by the detail of the data while the later reverse.
In this paper, an improved method is brought forward to solve the problem shift-corrected JPSTH: Normalized shift-corrected JPSTH. The improved method is used to analyze the neuronal network signal collected by MEA. The result shows that, when the neural network keeps up a constant link state but has different experiment data, the proposed method can embody exactly the link state of the neural network.
Key words: Neuronal network Multi-electrode arrays Signal process
澳门特别行政区区徽
JPSTH Cross-correlogram BioLAB
独创性声明
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1 绪论
1.1 研究背景
大脑是脊椎动物中枢神经系统的最高级部分，也是脑的主要部分。它能控制运动、产生感觉及实现脑的高级功能。大脑是怎样处理外界大量的刺激信息并对其做出相应反应一直是脑科学研究中的一个研究热点。神经元是大脑信息处理的基本功能单位。神经元之间通过丰富的突触联系构成复杂的功能性网络。这个连接网络的形成是神经系统中信号加工于传递的结构基础。对神经元所构成的信号通路及通过突触传递所实现的细胞间通讯进行研究是揭示大脑功能性机制的基础[1]。
1.1.1 神经元电活动机理
神经细胞即神经元的电活动特性决定了神经元的信号传递方式。神经元细胞中含有多种带正负电荷的离子。由于细胞膜的作用，细胞内的溶液和胞外液体一般是不通透的。只有在细胞膜受到电刺激或化学刺激的时候，相应的离子通道才会打开。由于胞外液体的离子浓度和胞内液体的离子浓度存在差异，再加上细胞膜对各种离子的通透性不一样，离子通道打开后，在细胞膜两侧会出现相应离子成分的跨膜运动。这种带电离子的运动就会在膜的两侧产生一定的电势。当各种离子的运动达到平衡状态，此时细胞膜两侧的电位差就是平衡电位。化学课件
神经细胞内液钾离子浓度高，钠离子、氯离子、钙离子浓度低，而细胞外液恰好相反。在细胞位于静息状态时，细胞膜对钾离子的通透性较大，对钠离子和氯离子的通透性很小，钾离子顺着浓度梯度经膜扩散到膜外，使得膜外具有较多的正电荷，这就形成了膜外为正、膜内变负的状态。当钾离子的跨膜运动达到平衡时，此时细胞膜两边的电势保持平衡，这就是静息电位（resting potential），一般为-65mv（定义胞外电位为0）。
当细胞膜本身出现病理生理变化或者正常情况下受到了来自临近细胞超过阈值的电荷脉冲，都会使静息电位的平衡状态发生变化。此时细胞膜上的钠离子通道打开，胞外液体中大量的钠离子流入胞内，使得胞内电势由负变正，这个过程就是去极化（depolarization）。当膜内阳离子达到一定程度，细胞膜关闭钠离子通道，打开
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