1、微電極陣列記錄技術(shù)的發(fā)展為神經(jīng)元鋒電位與場(chǎng)電位的記錄提供了極好的工具，但也帶來了大量數(shù)據(jù)處理問題，其中單神經(jīng)元細(xì)胞外動(dòng)作電位(即鋒電位)的提取和分類就是急需解決的重要問題之一，它是大腦神經(jīng)系統(tǒng)編碼機(jī)制和信息處理機(jī)制研究的基礎(chǔ)。
　　 本文使用記錄位點(diǎn)高密度分布的四極電極形式的微電極陣列，同時(shí)記錄大鼠海馬CA1區(qū)神經(jīng)元鋒電位和場(chǎng)電位，研究方法和內(nèi)容分為如下兩部分：(1)為了提高鋒電位檢測(cè)和分類的正確性，根據(jù)獲得的能夠同時(shí)記錄到相同

2、神經(jīng)元信號(hào)的四通道記錄信號(hào)的特點(diǎn)，設(shè)計(jì)了多通道鋒電位閾值檢測(cè)法；并進(jìn)一步針對(duì)低信噪比鋒電位信號(hào)，設(shè)計(jì)了主成分分析與非線性能量算子相結(jié)合的檢測(cè)法(簡(jiǎn)稱PCA-NEO法)；然后利用多通道鋒電位波形的信息設(shè)計(jì)了多通道分類方法。(2)為了研究大鼠海馬CA1區(qū)鋒電位發(fā)放與場(chǎng)電位節(jié)律之間的關(guān)系，利用本文新設(shè)計(jì)的鋒電位檢測(cè)和分類方法，研究夾尾刺激過程中CA1區(qū)錐體細(xì)胞和中間神經(jīng)元的發(fā)放模式變化以及與相應(yīng)的場(chǎng)電位變化之間的關(guān)系。獲得的主要研究結(jié)果如下：

3、
　　 (1)多通道閾值檢測(cè)法的檢出率比相應(yīng)單通道方法提高近30％，并增加了檢測(cè)到的神經(jīng)元數(shù)目；PCA-NEO檢測(cè)法在控制誤檢率的同時(shí)，其檢出率達(dá)到了92％以上，并且對(duì)重疊鋒電位的檢出率比其它三種對(duì)照方法高20％以上。
　　 (2)新設(shè)計(jì)的鋒電位分類方法，將多通道數(shù)據(jù)上的鋒電位波形首尾相連形成復(fù)合波形，再通過主成分分析提取出主要特征，并用最大最小距離法進(jìn)行聚類。運(yùn)用此分類方法，能夠近乎完全準(zhǔn)確地進(jìn)行分類，并提高重疊鋒電位

4、的分類準(zhǔn)確率。
　　 (3)提取出夾尾前與夾尾時(shí)海馬CA1區(qū)多通道記錄信號(hào)中錐體細(xì)胞和中間神經(jīng)元的發(fā)放后，經(jīng)過光柵圖和直方圖分析，發(fā)現(xiàn)在夾尾刺激下部分錐體細(xì)胞發(fā)放頻率顯著降低，部分中間神經(jīng)元發(fā)放頻率顯著升高。同時(shí)，神經(jīng)元的這種活動(dòng)變化還導(dǎo)致了場(chǎng)電位中低頻節(jié)律(δ波)功率降低，而高頻節(jié)律(β波、γ波和ripple波)功率升高。
　　 總之，本文設(shè)計(jì)的鋒電位檢測(cè)和分類算法，不僅在檢出率、分類準(zhǔn)確率等方面都有明顯優(yōu)勢(shì)，還保持了