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中国科学（C辑） 2009年第8期39卷 783-792页

作者：程振波邓志东杨博清华大学计算机系信息科学与技术国家实验室(筹)智能技术与系统国家重点实验室北京100084

大脑根据贝叶斯理论处理信息已经得到诸多心理学和神经生理学实验的支持.贝叶斯推理过程往往需要处理复杂的概率计算,最近Shadlen和Gold提出基于对数似然比可以简化基于贝叶斯的两可决策任务.然而,目前并不清楚如何在神经回路中实现基... 详细信息

大脑根据贝叶斯理论处理信息已经得到诸多心理学和神经生理学实验的支持.贝叶斯推理过程往往需要处理复杂的概率计算,最近Shadlen和Gold提出基于对数似然比可以简化基于贝叶斯的两可决策任务.然而,目前并不清楚如何在神经回路中实现基于对数似然比的贝叶斯决策.通过建立具有信息整合与胜者独享特性的决策神经回路,结合奖励调制的突触可塑性学习算法,得到决策行为与突触可塑性之间的对应关系,由此可实现简单贝叶斯决策的计算神经模型.最后,利用该模型模拟出最近Yang和Shadlen关于恒河猴可进行贝叶斯决策的实验结果.

关键词：贝叶斯决策对数似然学习算法计算神经模型

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基于立体定向脑电图的颞叶癫痫网络分析

基于立体定向脑电图的颞叶癫痫网络分析

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作者：李尊钰沈阳工业大学

学位级别：硕士

癫痫是一种大脑产生异常放电现象,而导致大脑功能异常的疾病。癫痫发作常伴有多种并发症状,对患者健康产生极大威胁,常年服用抑制药物会对家庭带来严重的精神和经济压力。约有30%的癫痫患者无法通过药物来控制癫痫发作,形成药物难治性癫... 详细信息

癫痫是一种大脑产生异常放电现象,而导致大脑功能异常的疾病。癫痫发作常伴有多种并发症状,对患者健康产生极大威胁,常年服用抑制药物会对家庭带来严重的精神和经济压力。约有30%的癫痫患者无法通过药物来控制癫痫发作,形成药物难治性癫痫,在所有癫痫患者中颞叶癫痫是最常见的患病类型。治疗癫痫的方法主要有药物控制和手术治疗,其中确定病灶并进行手术切除是治疗难治性癫痫的重要手段。立体定向脑电图(Stereo-electroencephalography,SEEG)是一种有创的脑电活动记录方法,该方法可以避免开颅手术,手术产生创口较小、电极位置植入灵活,如今已经被大范围应用于临床癫痫病灶的定位。从定位致痫性脑区的分布而言,癫痫网络已成为定位致痫区和有效治疗癫痫的重要手段。本论文对临床采集的SEEG数据进行双极导联处理,并构建出颞叶癫痫的独立有效相干(Isolated effective coherence,iCoh)网络模型,分别计算了癫痫网络在发作初期、中期和后期脑电图δ、θ、α、β和γ,5个频率段的入度,出度和中介中心性(Betweenness centrality,BC)网络特征,进一步利用K-means方法对SEEG通道的致痫性聚类分析,与患者手术区域比较以确定分类准确性。为了直观的呈现分析结果,文中还对患者的MRI和CT图像进行了融合处理,实现了定位区域的三维可视化。分析结果表明,对SEEG数据采用双极导联处理方法能得到更高质量的局部电活动,可减少干扰。基于独立有效相干方法构建出的SEEG致痫网络,其δ频率段的出度值具有较高的分类准确率,在判别患者是否为颞叶癫痫的基础上,还可以准确的区分颞叶癫痫发作的通道位置,癫痫网络的BC值则在γ频率段显示出了较高的分类准确率。本论文进一步研究了融合SEEG网络与数学计算模型的网络,分析了有向传递函数(Directed transfer function,DTF),偏有向相干(Partial directed coherence,PDC),独立有效相干和皮尔森相关性等方法构建的融合网络,结果显示PDC网络结合数学计算模型能够更好的定位致痫区域。本研究的结果表明,通过对颞叶癫痫患者SEEG信号的网络结构分析,能够准确的提取出致痫区的特征,为临床上定位患者致痫区提供一种量化的参考依据。

关键词：立体定向脑电图颞叶癫痫癫痫网络计算神经模型

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海马CA3区无棘锥体神经元对模式完成的作用

海马CA3区无棘锥体神经元对模式完成的作用

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作者：胡盼北京邮电大学

学位级别：硕士

海马CA3区在计算上被认为通过吸引子动力学实现模式完成(pattern completion)。在细胞和集群活动层次上理解这一计算过程对于揭示CA3与认知功能之间的关系至关重要。最近在CA3中发现了一种新型异质型的锥体神经元,由于缺乏树突棘而被称... 详细信息

海马CA3区在计算上被认为通过吸引子动力学实现模式完成(pattern completion)。在细胞和集群活动层次上理解这一计算过程对于揭示CA3与认知功能之间的关系至关重要。最近在CA3中发现了一种新型异质型的锥体神经元,由于缺乏树突棘而被称为无棘锥体神经元。研究表明该异质型神经元可能参与了记忆相关的认知活动,然而这种神经元存在的意义尚不清楚。为了探究这种异质型神经元在记忆相关认知功能中能否以及如何发挥作用,我们构建一个简单的、生物相关的CA3区网络模型。主要工作和结果概括如下:我们较为全面的探究了无棘锥体神经元对CA3模式完成的作用。首先探究了无棘锥体神经元对模式完成的影响,研究结果表明无棘锥体神经元在对模式完成的作用中具有一定的鲁棒性:在一定范围内调节无棘锥体神经元的比例以及与有棘锥体神经元的突触耦合强度,能够增强模式完成效果。随后分析了无棘锥体神经元促进模式完成的机理,我们发现与有棘锥体神经元相比,无棘锥体神经元由于更具兴奋性以及具有簇放电模态因而在模式完成中表现更优;动力学特征分析表明无棘锥体神经元在“短暂突触效能增强窗口”中增加NMDA电流从而增强了模式完成效果。最后通过构建一个互相耦合的三神经元模型阐释了无棘锥体神经元对模式完成的作用机理。此外,我们还研究了突触可塑性机制STDP对CA3 网络活动的影响。研究结果表明STDP模型参数大小对突触修饰具有重要影响:首先,控制LTD作用幅度的衰减尺度因子大小影响着突触强度的变化趋势;其次,STDP时间窗口宽窄对突触修饰的影响取决于神经元放电频率。而后研究了突触修饰稳定性现象,实验发现增加抑制性中间神经元的负反馈调节作用有助于维持神经元群的突触修饰以及放电稳定性。最后研究了网络稀疏度对突触修饰的影响,结果显示当神经网络变得稀疏时,单向连接比双向连接更具有放电时序的偏向性因而使得突触强度呈现持续增强的趋势。

关键词：计算神经模型 CA3 模式完成异质型神经元

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