太赫兹辐射调控神经元突触传递的动力学特征提取方法

作     者：马少卿 龚士香 路承彪 李小俚 李英伟 MA Shaoqing;GONG Shixiang;LU Chengbiao;LI Xiaoli;LI Yingwei

作者机构：燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛066004 燕山大学河北省信息传输与信号处理重点实验室河北秦皇岛066004 新乡医学院河南省无创性神经调制国际联合实验室河南新乡453000 北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室北京100875 

出 版 物：《燕山大学学报》 (Journal of Yanshan University)

年 卷 期：2024年第48卷第3期

页      面：255-264页

学科分类：08[工学] 0835[工学-软件工程] 081202[工学-计算机软件与理论] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61827811) 河北省自然科学基金资助项目(F2020203099) 河北省重点实验室资助项目(202250701010046) 河北省引进留学人员资助项目(C20200364) 

主　　题：太赫兹 突触传递 突触后电位 特征提取 

摘      要：突触后电位是神经元传递信息的重要载体,该信号的动力学分析是神经科学研究中的常用方法。但目前传统的分析方法中多采用手工提取动力学特征值,分析数据量有限。针对此缺陷,本文提出了一种神经元突触传递的动力学特征提取方法。在该方法中,采用低通滤波器提取有效数据,降低了数据计算量和复杂性;采用中值滤波算法去除了信号中随机噪声、刺激伪迹,并校正基线漂移,利用曲线拟合提取了突触后电位信号波形斜率特征值,实现突触后电位信号变化趋势的可视化。该特征提取方法的平均绝对百分比误差一般在5%左右,幅度特征值的平均绝对百分比误差一般在3%左右。同时取95%的置信区间,降低波形的测量误差,使得有效数据正检率指标高达98%。结果表明该特征提取方法可提取信号中的有效数据,并能保证特征值提取的精度,减小了人工提取存在的误差。通过神经元响应数据,验证了该方法的可行性,提出了太赫兹调控神经元突触传递的猜想。