SpikeTools:用于神经元网络锋电位分类的软件

• 作者: 周炜 孙倪 曾绍群 李向宁
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: 多电极阵列 神经元网络 分类 主成分分析 聚类分析
• 年，卷（期）: 2005,（1）
• 所属期刊栏目: 基金论文
• 页码范围: 13-16,29
• 页数: 5页
• 分类号: TP31
• 字数: 2934字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2005.01.004

摘要

使用多电极阵列可无损的记录神经元网络的电活动,但是单个电极往往会同时记录到多个神经元的活动,因而需要将所记录的信号进行分类.本文通过幅度、形状、主成分等分类方法与聚类方法实现了对锋电位的分类,并在MATLAB平台下编写了相应的可视化软件Spik eTools.对模拟数据的分类结果表明:均有90%以上的锋电位得以正确归类.对实验数据的分类结果表明:阈值分类方法能对幅值有明显区别的锋电位进行合理分类,形状分类方法能对幅值接近的锋电位进行分类,而主成分分类方法区分波形的整体差异,能分离前两种方法难以区别的类;聚类方法可实现自动分类.开发的SpikeTools软件能对各种锋电位群数据进行分类处理,为锋电位信号的分析提供了有力的工具.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周炜	华中科技大学生物医学光子学教育部重点实验室	35	251	9.0	14.0
2	曾绍群	华中科技大学生物医学光子学教育部重点实验室	59	464	13.0	17.0
3	李向宁	华中科技大学生物医学光子学教育部重点实验室	8	77	5.0	8.0
4	孙倪	华中科技大学生物医学光子学教育部重点实验室	1	10	1.0	1.0