大鼠基底外侧杏仁核对恐惧视觉信息的编码分析

研究大鼠在条件性恐惧视觉建立过程中基底外侧杏仁核(basal lateral amygdala, BLA)如何对恐惧视觉信息进行神经元响应特征编码分析。通过对实验Long-Evans(LE)大鼠进行电极植入手术,采用巴普洛夫原理设计基于自然图像的恐惧训练实验范式;用多通道信号采集系统采集训练前、后BLA脑区3种不同属性图片刺激时的锋电位(Spike)神经信号,并且分别根据发放率编码和信息熵编码方法对所提取Spike信号进行编码分析;最后,采用朴素贝叶斯分类器对图片属性进行分类解码判断,研究大鼠BLA区对恐惧视觉信息进行神经编码的机制。结果表明,恐惧训练后Spike发放率和信息熵均有明显增加,解码正确率为恐惧94%、非恐惧93%。说明恐惧视觉信息能够激活大鼠BLA脑区的神经元响应,朴素贝叶斯分类器可以实现对神经元集群响应的分类解码,且对恐惧信息解码效果更好。     

大鼠杏仁核在条件性恐惧视觉建立过程中的集群编码研究

研究了大鼠在条件性恐惧视觉建立过程中杏仁核对恐惧视觉信息的编码。首先,设计两种不同拓扑结构("十"和"O")图形,利用巴普洛夫条件反射原理建立大鼠条件性恐惧视觉联结,采用多通道神经信号采集系统采集恐惧视觉建立过程中的杏仁核神经元集群响应信号。然后,对神经元响应信号进行有效响应区间的自适应选取,分别采用神经元集群发放频率和集群熵研究条件性恐惧视觉建立的不同阶段杏仁核的集群编码,发现神经元集群在条件性恐惧建立后发放率、熵均有显著增加。最后,采用支持向量机构建条件性恐惧建立过程中不同恐惧水平的分类模型,验证两种编码的效果。结果表明集群熵编码包含更多的非线性信息和时空整合信息,能更有效地实现恐惧视觉建立过程中视觉信息的"恐惧"水平的表征,由此推测大鼠杏仁核神经核团是以集群的方式对恐惧信息进行编码的。     

信鸽外纹体神经元对习得性目标认知的响应特性

习得性认知是生物通过后天学习,将外部目标与自身行为进行强化训练,形成一种条件反射的认知过程,信鸽外纹体神经元在认知前后响应如何变化尚不清楚。通过训练信鸽识别特定目标,同步记录外纹体神经元集群信号,从动作电位发放率、局部场电位伽马子频带能量、神经元间互信息等角度,分析信鸽在不同认知阶段外纹体神经元响应特征的变化规律,结果表明:习得目标认知建立前后,其神经元的响应从集中在目标呈现阶段调整到决策阶段;不同试次神经元响应间的同步性随着习得性目标认知的建立逐渐增强,表现出更稳定可靠的响应特征;神经元集群间的互信息显著弱于认知前,表明习得性目标认知减弱了神经元集群的冗余信息,提高了编码效率。     

基于多元线性逆滤波器的视顶盖神经元集群亮度信息解码研究

通过解码鸽子视顶盖(the optic tectum,OT)神经元集群亮度信息的方法,研究了OT区神经元集群编码亮度信息的神经机制。首先设计了具有瞬态闪变特性的亮度视觉刺激模式,采用微电极阵列记录了多通道的锋电位(spike)发放序列;然后提取了神经元集群的spike发放率特征,构造多元线性逆滤波器解码视觉刺激亮度;最后采用互相关和信息论的方法对解码结果进行了分析。结果表明:采用的多元线性逆滤波器有效解码了OT区神经元集群编码的亮度信息。通过对解码参数变化与解码精度的分析可知神经元集群数目13个、bin的宽度5 ms、刺激后15 ms、刺激后持续时间35 ms具有最高的解码精度。通过神经元集群中逆滤波器形态的分析发现,单神经元在亮度信息的编码过程中受周围神经元的动态调制。通过对解码精度与刺激闪变频率关系的分析,发现在刺激闪变频率19 Hz到53 Hz的范围内,重建质量较好,在刺激闪变频率为33.5 Hz时,重建质量达到最优。     

前额叶皮层和纹状体间功能性连接的量化分析

奖励预测对于大脑的学习记忆、行为决策等高级认知功能具有至关重要的意义。前额叶皮层(Prefrontal Cortex,PFC)和纹状体(Striatum)是大脑中的两个重要脑区,以往的研究发现,前额叶皮层和纹状体中的神经元都参与了对奖励信息的编码,然而,对于这两个脑区之间信息交流、相互影响的具体方式仍然不够明确。为了研究这一问题,在对猴子进行非对称奖励预测实验的过程中,用多通道电极同时记录了其前额叶皮层和纹状体两个部位的局域场电位(Local Field Potentials, LFP)信号。通过计算非线性相互依赖性(Nonlinear Interdependence,NLI)来量化分析前额叶皮层和纹状体之间功能性连接的强度。结果显示,在β频段(15～30 Hz),小水奖励条件下前额叶皮层和纹状体间的功能性连接强度显著高于大水奖励条件下的结果,同时,前额叶皮层和纹状体间不同方向的连接强度也有显著差别。实验结果表明,前额叶皮层中LFP的β频段可能与纹状体神经元的活动有关,并在一定程度上调节猴子在奖励预测过程中的行为。     

鸽子视顶盖颜色信息的解码

研究了鸽子视顶盖神经元对颜色信息的编码机制并解码了三种颜色刺激。首先,针对鸽子视网膜四种类型敏感细胞设计了红、绿、蓝三种色块刺激模式。然后,对视觉实验采集到的神经元响应信号绘制其刺激后时间直方图(peri-stimulus time histogram,PSTH)。确定出神经元有效响应区间后发现,视顶盖神经元以集群的方式对颜色信息进行编码,对于不同的顶盖神经元,三种色块刺激的PSTH曲线存在不同的响应规律;对于同一个顶盖神经元,多次实验下三种色块刺激的PSTH曲线有着近乎一致的规律。最后,分别采用主成分分析法(primary component analysis,PCA)和等度规映射法(isometric mapping,ISOMAP)对集群特征进行降维,采用概率型神经网络(probabilistic neural network,PNN)对三种色块进行解码,结果表明,不同的特征降维方法,都具有较高的识别率,再次验证了鸽子视顶盖神经元是以集群的方式对颜色信息进行编码。     

视顶盖神经元在不同颜色背景下的亮度解码

研究了鸽子视顶盖(the optic tectum,OT)神经元在不同颜色背景下对亮度的编码机制。选取色相环(Hue)中六等分处对应的颜色(H0、H16、H33、H49、H66、H82),设计了6种颜色背景下具有瞬态闪变特性的亮度刺激模式,采集了OT区神经元的峰电位发放序列(Spike),提取了Spike序列的特征,构造了多元线性逆滤波器进行解码。根据互相关性和正交试验的方法对重建亮度和实际亮度进行了分析。结果表明,神经元对色相环中相邻颜色的编码机制相近,例如H16(黄)和H33(绿)、H0(红)和H82(洋红)的相关性曲线十分靠近;色相环中H66(蓝)的背景非常削弱对于亮度的解码。正交试验的结果发现,参与神经元解码的四个参数(T、bin、chan_nums、delay)之间存在很强的交互性,彼此同等,共同作用参与神经元的解码。     

视皮层假体中的视觉信息编码方法研究

视皮层假体的研究对眼科医学具有重要的意义;设计了一种视皮层假体的结构,提出了一种基于视觉机理的图像信息编码策略;实际图像的仿真结果表明,本方法在保证图像质量的前提下,能采用更少的神经元来表征自然图像中的重要信息,为减少植入皮层刺激电极的数量提供了理论参考.     

猫上丘灰质层年龄相关的形态学变化

为观察、比较青年猫和老年猫上丘(superior colliculus SC)灰质层神经元密度及S100蛋白表达的变化,探讨导致相关变化的原因及其意义.用Nissl法显示上丘各层神经元及其分层结构,免疫组织化学方法(SABC法)示S100免疫阳性(S100-IR)细胞.光镜下观察、拍照,计数上丘各灰质层中神经元密度和S100-IR细胞密度.结果显示:与青年猫相比,老年猫上丘灰质层神经元密度显著下降(P<0.01),S100蛋白表达显著增强(P<0.01),胞体较大,阳性较强.说明动物衰老过程中,上丘灰质层存在着明显的神经元丢失,并伴随有星形胶质细胞反应性增生.     

基于稀疏-小世界网络的初级视皮层神经元发放模型

通过构建神经元发放模型实现对视觉系统刺激编码方式的解析是计算神经生理学领域的研究热点。在传统线性-非线性-泊松(LNP)模型的基础上,采用稀疏编码模型训练的基函数作为模型的刺激滤波器,进一步利用小世界网络优化神经元集群的连接结构,构建了一种新型初级视皮层(V1区)神经元发放模型,用于预测神经元在特定刺激模式下的响应活动。利用在LE大鼠V1区采集的多通道发放数据拟合模型参数,进一步验证模型的有效性。实验结果表明,与传统未选择基函数作为刺激滤波器以及未经过小世界网络优化的对照模型相比,该模型能更准确地预测大鼠V1区神经元在不同朝向光栅刺激下的响应。该研究表明,经小世界网络优化后,模型中神经元的连接结构具有更强的生物相似性,能更真实地反映初级视觉皮层神经元群的响应机制。     

A computational coding model for saliency detection in primary visual cortex

This study researches the coding model adaptive for information processing of the bottom-up attention mechanism.We constructed a coding model satisfying the neurobiological constraints of the primary visual cortex.By quantitatively changing the coding constraints,we carried out experiments on images used in cognitive psychology and natural image sets to compare the effects on the saliency detection performance.The experimental results statistically demonstrated that the encoding of invariant features and representation of overcomplete bases is advantageous to the bottom-up attention mechanism.     

神经元集群的相位编码模式

根据神经元动作电位的发放特性,将其描述为神经振子,引入相位方法建立关于神经元集群编码活动的模型.通过对模型的分析与数值模拟结果表明Fisher信息量随着有效相宽呈缓慢减小后迅速增加的趋势,并随着神经元密度的增大而增大.集群编码活动所能达到的最小误差与神经元密度呈单调递减关系,它的精度实现依赖于集群的规模大小.     

一种用于高动态图像的自适应编码方法的改进研究

高动态图像亮度变化范围较大,当前编码方法采用DCT技术描述高动态图像信号的变换,无法准确描述图像细节、频率突变的高动态图像信号,导致编码后图像的极亮和极暗区域可视性低、细节不丰富。提出一种新的用于高动态图像的自适应编码方法,分析了高动态图像编码过程,通过小波变换实现高动态图像信号描述形式的自适应变换,对高动态图像进行多尺度分解,获取不同尺度的高动态图像信息,得到子带图像;对各子带图像的小波系数进行量化,以达到提高图像码率的目的。在此基础上,选用Log Luv(TIFF)编码方法,对高动态图像信息数据间的统计相关性进行滤除,完成高动态图像的自适应编码。实验结果表明,采用所提方法对高动态图像进行编码后,得到的图像质量较高;且在编码效率较低的情况下,仍能保持较高的图像质量,编码性能明显优于预测编码方法。     

面向自然语言理解的图像情感语义检索

随着多媒体技术的迅速发展,图像资源的管理和检索日益成为研究热点,目前的图像检索技术因忽略了情感因素而显得力不从心.通过对自然语言分词,应用OCC情感模型,实现了使用自然语言对图像库进行情感语义检索.以百度图片频道下载的800张自然风景图像数据建立图像库并进行测试,实验结果表明取得了良好的检索效果,可为更多类型的图像情感语义检索打好基础,具有一定的实用价值.     

基于深度迁移学习的回转窑燃烧状况智能感知

针对回转窑燃烧状况的认知问题,探索了一种基于深度迁移学习的回转窑燃烧状况智能感知机制和计算方法。首先,采用自优化调节的机制构建卷积神经网络的架构（ASCNN,adaptive structure convolutional neural networks）,建立火焰图像由全局到局部具有确定映射关系的非结构化动态特征空间。其次,基于特征可区分性测度指标和变精度粗糙集理论,从信息论的角度在不确定信息条件下,面向可区分性约束条件,建立自优化特征表征的回转窑燃烧状况认知决策信息系统,增强燃烧状况非结构化简约可分特征空间的可解释性。再次,构建具有万局逼近能力的随机配置网络分类器（SCN,stochastic configuration networks）,建立火焰图像燃烧状况的分类决策准则。最后,构建语义误差熵评测指标,实时测量火焰图像燃烧状况认知结果的不确定性,构建基于不确定认知结果测度指标约束的动态迁移学习机制,实现燃烧状况多层次差异化特征空间及其分类准则的自寻优调节和重构。实验结果表明了所构建的基于深度迁移学习的火焰图像燃烧状况智能感知模型较已有方法对水泥回转窑燃烧状况精确认知的可行性和优越性。     

基于"维量"思想的人工情感模型

借鉴心理学中情感的“维量”分析思想 ,论文提出人工情感模型。该模型的处理对象是人们用来表达情感的形容词 ,如“美丽的” .采用语义量化实验和因子分析的方法建立情感空间 ,并分析情感空间的相似性度量方式 ;抽取图像的感性特征建立特征空间 ,采用支持向量机算法将图像从特征空间映射到情感空间 ,在情感空间内实现图像的情感检索 ,取得了较好地实验结果     

脑对双耳听觉信息整合的神经机制

综述近60 a来有关脑对双耳听觉信息整合的神经机制的研究进展.首先介绍了脑处理双耳信息的神经解剖学基础，双耳神经元的分类及其生理特性，以及双耳神经元在听觉系统的拓扑学分布研究；然后对脑处理双耳听觉信息研究的热点领域进行了重点探讨，综述了上橄榄复合体、下丘和听皮层双耳神经元对双耳时间差和双耳强度差的编码方式，以及脑通过对这些参数的编码来分析声源方位的神经生理学研究进展；最后对该领域未来研究方向作展望.