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。     

基于信鸽视顶盖神经集群响应的目标类别解码研究

通过提取信鸽视顶盖(The Optic Tectum, OT)的中间层神经元集群高频峰电位(spike)响应信号,利用小波和信息论的方法提取并筛选不同时间尺度上的响应特征,构建集群响应的特征向量,从而实现对目标类别的解码。首先,根据感受野特征筛选有效响应通道;然后通过特定目标对信鸽进行刺激实验,采用微电极阵列记录多通道的spike发放序列;其次设定时间窗口(bin)长度,采用小波和信息论的方法提取并筛选响应特征;最后利用朴素贝叶斯分类算法实现目标类别解码。结果表明,一方面本文方法所提取的响应特征能够实现对目标类别的解码和识别;另一方面,通过对bin取1ms的响应信号所提取特征进行统计分析,发现提取的包含目标类型信息高的小波系数大都属于较大分解层次上的系数,表明鸽子OT区可能利用这些尺度上的时间模式对目标的信息进行了编码,这为研究OT中间神经元的时间响应结构奠定了基础。     

基于信鸽视顶盖神经集群响应的目标类别解码

通过提取信鸽视顶盖(the optic tectum,OT)的中间层神经元集群高频峰电位(spike)响应信号,利用小波和信息论的方法提取并筛选不同时间尺度上的响应特征,构建集群响应的特征向量,从而实现对目标类别的解码。首先,根据感受野特征筛选有效响应通道;然后通过特定目标对信鸽进行刺激实验,采用微电极阵列记录多通道的spike发放序列;其次设定时间窗口(bin)长度,采用小波和信息论的方法提取并筛选响应特征;最后利用朴素贝叶斯分类算法实现目标类别解码。结果表明,一方面所提取的响应特征能够实现对目标类别的解码和识别;另一方面,通过对bin取1 ms的响应信号所提取特征进行统计分析,发现提取的包含目标类型信息高的小波系数大都属于较大分解层次上的系数,表明鸽子OT区可能利用这些尺度上的时间模式对目标的信息进行了编码,这为研究OT中间神经元的时间响应结构奠定了基础。     

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。     

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。     

信鸽视顶盖中间层ON-OFF神经元在空间统一白噪声刺激下的编码

感知系统神经科学的一个基本目标是刻画刺激和神经元响应之间的功能性关系。空间统一白噪声（spatial uniform white noise,SUN）刺激包含了丰富的时间变化信息,SUN 刺激下的神经响应揭示了其时间编码属性。基于视网膜神经节细胞-视顶盖（retinal ganglion cells - optic tectum,RGC-OT）神经回路的信息整合假设,本文提出了信鸽视顶盖浅中层 ON-OFF 神经元 SUN 刺激响应的双滤波器半波整流模型,用于 SUN 刺激响应的预报。为解决凸优化问题,利用二次曲线对半波整流进行近似,将双滤波器模型转换为广义二次模型（generalized quadratic model,GQM）,然后进行优化,预报结果表明二次模型相比较传统的线性-非线性-泊松分布（linear nolinear possion,LNP）模型,获得了更好的预报效果。该结果也验证了 OT 神经元以不同的通路进行时变的亮度增强和降低的信息处理的假设。     

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。     

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。     

鸽子运动意图的最大似然估计解码算法

神经信息解码是目前植入式脑机接口(brain-computer interface,BCI)神经信息处理研究中的难点和重点;解码效果的优劣以及解码算法的效率直接决定了脑机接口应用的有效性和实用性。为了解码十字迷宫内鸽子运动转向信息,利用高斯分布模型对神经元锋电位发放率的概率密度函数进行建模;并结合最大似然估计(maximum likelihood estimation,MLE)算法对鸽子的转向意图进行了预测;并将其结果与(support vector machine,SVM)法和群矢量(population vector,PV)法进行了比较。结果表明,MLE算法能够有效地解码鸽子的运动意图,解码正确率显著高于SVM法和PV法。这一结果也为进一步分析鸽子运动意图神经信息处理机制奠定了基础。     

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。     

图像检索中颜色特征提取方法的研究

基于内容的图像检索技术日益成为了研究热点。而颜色特征是基于内容的图像检索技术常用的特征,本文主要介绍了图像检索系统中常用的颜色空间,典型的颜色特征和提取方法,并对其特点和性能进行来了分析。     

一种彩色打印机标定的预测查找方法

提出的预测查找方法试图利用较小规模的测试数据表获得较高的转换精度．该方法根据实际测量数据建立RGB(设备颜色空间)和L^*a^*b^*(标准颜色空间)之间的近似转换模型，并建立一个按特定规律排列的RGB—L^*a^*b^*表，用给定的L^*a^*b^*查出一组近似的RGB值并计算相应的色差，进而利用模型的预测对RGB值进行修正，如此以逐步逼近的方式使色差小于一个预定的阈值．实验结果表明，由于这种逼近在模型预测指导下进行，多数情况下经过2～3次迭代即可达到色差小于2～3个CIELAB色差单位。     

浅谈城市色彩规划的意义与原则

概述了城市色彩的概念及色彩规划在城市中的意义与作用,阐述了城市色彩规划的必要性,指出城市建筑色彩规划研究的原则.     

基于颜色特征的图象索引和检索方法

通过对图象的颜色和空间内容进行自动提取和索引方法的研究,给出了颜色集表示和索引,及基于颜色集的查询策略,该策略克服了颜色直方图方法的问题,诸如高维特征矢量、空间位置、索引和距离计算等。     

论"固有色"及"固有色彩观念"

进行色彩写生必须具有科学的光色变化观念,从客观物象当时当地的具体色彩实际出发,排除“固有色彩观念”的干扰,抛弃对“固有色”的盲目追求,以自然为师,努力表现一切被画物象极为丰富的色彩变化。     

彩色图像分割方法综述

图像分割是图像分析和模式识别需要解决的首要问题和基本问题,也是图像处理的经典难题。彩色图像比灰度图像具有更多的视觉信息,因而受到了越来越多的重视。对各种彩色图像分割方法进行了系统论述,分析了各种方法的优缺点。     

电脑美术设计中常见色彩模式及其应用

电脑美术设计中常常会出现因为忽视电脑色彩模式而致打印、印刷后的作品的色彩与设计预想的效果大相径庭的情况，从而影响了原本设计理念的表达。电脑中色彩模式的设计是科学的，有规律的，只要从理论上了解电脑处理色彩的基本原理，通过实践不断掌握其规律，电脑制作的艺术作品将会更加完美。     

论色彩在室内设计中的分析运用

本文从色彩给人的视觉反映入手，探讨了不同的环境令人有不同的色彩感受，及各种色彩在室内空间中都能以其独特的表情引发人们联想和感受等问题。通过分析不同的色彩对人的心里起着不同的支配作用，并影响着人们对室内空间的理解，提出了应该科学地合理地选择、分析、配置色彩，以达到其最佳的设计效果。     

静物的物理光学光色变化分析

采用光学中对光线的分析方法来研究绘画中静物光色的吸收与反射，分别从光源色、环境色两个方面研究对物体固有色的影响，把物体光色变化的原因、状态做定性、定量的分析，找出静物的光色变化规律．在绘画中，为静物的色彩表现做理论指导．     

迷彩伪装涂料配方的计算机自动设计

寻找极伪装涂料宽光谱计算机自动求解配方的算法。方法采用三刺激值匹配法,光谱匹配法、综合计算法,并分析了上述三种匹配法的异同点以及适用范围。结果和结论三刺激值匹配法适用于可见光范围,光主普匹配法适用于宽光谱匹配,综合计算法能使配方满足伪装涂料在可见波段和近红外波段的各项性能要求,得到较好的伪装效果。