專利名稱：人工智能腦電采集和分析系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種人工智能腦電采集和分析系統(tǒng)，屬于神經(jīng)電生理學(xué)技術(shù)領(lǐng)域。
背景技術(shù)：
在神經(jīng)生物學(xué)研究中，尤其是電生理實驗中，常常需要將動物的單個腦細(xì)胞電生理數(shù)據(jù)進(jìn)行分析并將與行為相關(guān)的放電進(jìn)行分離和分類，以便于找出與相關(guān)刺激對應(yīng)的放電的類型和頻率。在傳統(tǒng)的方法中，脈沖檢測通過對原始信號幅度絕對值的探測以發(fā)現(xiàn)脈沖，或者對原始信號能量的檢測來發(fā)現(xiàn)脈沖。脈沖自動分離有三種脈沖分離的方式一是按照脈沖幅度和寬度來進(jìn)行分離；二是通過定義模板來對脈沖進(jìn)行分離；三是通過對脈沖的PCA(主成分分析)分析和K均值方法來對脈沖進(jìn)行分離。以上三種都不是脈沖的自動分離方法。并且對于大規(guī)模的脈沖數(shù)據(jù)來說，無法勝任。多種數(shù)據(jù)分析方式方法較多但較為復(fù)雜并且多使用不開放的數(shù)據(jù)格式，不便于管理和擴(kuò)展。
迄今為止，未發(fā)現(xiàn)與本發(fā)明技術(shù)方案相同的公開報道。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)之不足，提供一種利用現(xiàn)代微電子技術(shù)，計算機(jī)技術(shù)和人工制智能方法對動物的單個腦細(xì)胞電生理數(shù)據(jù)進(jìn)行采集和分析，通過新型的人工制智能方法對單個腦細(xì)胞電生理數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，達(dá)到高效、自動、精確、靈活的放電數(shù)據(jù)分離和分類。
本發(fā)明所采用的技術(shù)方案為腦電采集和分析系統(tǒng)包括AD采樣板(2)、磁帶記錄儀(3)、電生理信號放大器(4)、微電極(5)及其存儲器中存儲有用于進(jìn)行腦電信號的數(shù)字路濾波和脈沖檢測的腦電信號檢測模塊(7)、用于自動對已經(jīng)檢測出來脈沖分類的腦電信號分類識別模塊(6)，以多種方式對腦電數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和輸出的腦電信號分析模塊(8)的計算機(jī)(1)。本發(fā)明將電生理數(shù)據(jù)記錄在磁帶的音頻軌道中，回放磁帶并將數(shù)據(jù)與計算機(jī)的AD采集連接，通過編寫好的相關(guān)程序保存動物的單個腦細(xì)胞電生理數(shù)據(jù)，在數(shù)據(jù)分析過程中將利用ANN(一種人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò))系統(tǒng)對數(shù)據(jù)進(jìn)行分離和分類。本發(fā)明在該系統(tǒng)在程序(6)、(7)及(8)的控制下完成下列采集和分析步驟1.啟動該計算機(jī)系統(tǒng)系統(tǒng)程序組(6)(7)(8)初始化AD采樣板(2)同時檢查硬盤中的初始化文件，如果有已設(shè)置好的初始化信息，則調(diào)入存儲器中并初始化相關(guān)設(shè)置；2.CPU按程序指令控制AD采樣板(2)，按程序預(yù)先設(shè)定或用戶設(shè)定采樣頻率和時間采集電生理信號并將數(shù)據(jù)保存在硬盤中；3.采集完成后，使用數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)程序的腦電信號檢測組件(6)分析數(shù)據(jù)，進(jìn)行腦電信號的數(shù)字濾波和脈沖檢測；4.使用數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)程序的腦電信號分類識別組件(7)自動對已經(jīng)檢測出來的脈沖分類；5.使用數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)程序的腦電信號分析組件(8)以多種方式對腦電數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和輸出。
本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比具有以下優(yōu)點(diǎn)1.通過對原始信號標(biāo)準(zhǔn)偏差的檢測來發(fā)現(xiàn)脈沖。此方法已經(jīng)被證明不僅完全適用于干擾小的腦電信號，尤其適用于有較大干擾的腦電信號中脈沖的檢測?？垢蓴_性很強(qiáng)；2.通過一個ANN(一種人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò))系統(tǒng)，實驗者對其以最小程度的監(jiān)控，實現(xiàn)脈沖序列的全自動分離。無需預(yù)先定義模板或者作復(fù)雜的PCA分析，程序可以很快地將脈沖進(jìn)行分類。尤其適用于大規(guī)模的脈沖自動分類；3.在腦電記錄的同時對動物的感知和行為也進(jìn)行記錄的情況下，那么在對腦電和行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分析時，可以使用多種方法，有直方圖法、瞬時頻率法、光柵法、矢量法、累積和法、統(tǒng)計學(xué)檢驗法(T檢驗和U檢驗)等，還可以將數(shù)據(jù)拷貝到多種商業(yè)軟件中去，例如Excel、Igor、SPSS、Matlab等。


圖1是本發(fā)明數(shù)據(jù)采集和分析系統(tǒng)軟件結(jié)構(gòu)和流程圖；圖2是本發(fā)明軟件內(nèi)部模塊結(jié)構(gòu)示意圖；圖3是本發(fā)明的結(jié)構(gòu)連接示意圖。
具體實施例方式中科院昆明動物所腦認(rèn)知研究實驗室利用本發(fā)明進(jìn)行日?？茖W(xué)研究。具體操作如下首先，將微電極(4)置入實驗動物腦內(nèi)，微電極(4)信號輸出端連接在電生理信號放大器(6)的輸入端，將電生理信號放大器(3)的輸出端連接在磁帶記錄儀(5)的音頻輸入端，將實時數(shù)據(jù)記錄在磁帶的音頻記錄軌道上，記錄完成后將已經(jīng)存儲了數(shù)據(jù)的磁帶放入磁帶記錄儀(5)中，然后將磁帶記錄儀(5)的音頻輸出連接在AD采樣板(2)的信號輸入端。利用采集軟件將磁帶上的信號數(shù)據(jù)采集并整理后存入該計算機(jī)系統(tǒng)的硬盤中；分析數(shù)據(jù)使用數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)程序的腦電信號檢測組件(7)進(jìn)行腦電信號的數(shù)字濾波和脈沖檢測以及分離；使用數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)程序的腦電信號分類識別組件(8)，自動對已經(jīng)檢測出來的脈沖分類；使用數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)程序的腦電信號分析組件(9)以多種方式對腦電數(shù)據(jù)進(jìn)行分析；可以使用多種方法，有直方圖法、瞬時頻率法、光柵法、矢量法、累積和法、統(tǒng)計學(xué)檢驗法(T檢驗和U檢驗)等，分類完成后數(shù)據(jù)可以到出到其它商業(yè)軟件中，如Excel、Igor、SPSS、Matlab等。
權(quán)利要求
1.一種人工智能腦電采集和分析系統(tǒng)，包括AD采樣板(2)、磁帶記錄儀(3)、電生理信號放大器(4)、微電極(5)、其特征在于還包括其存儲器中存儲有用于進(jìn)行腦電信號的數(shù)字路濾波和脈沖檢測的腦電信號檢測模塊(7)，用于自動對已經(jīng)檢測出來脈沖分類的腦電信號分類識別模塊(6)，以多種方式對腦電數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和輸出的腦電信號分析模塊(8)的計算機(jī)(1)。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種人工智能腦電采集和分析系統(tǒng)，屬于神經(jīng)電生理學(xué)技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)部分通過安裝在計算機(jī)上的軟件連接電生理信號獲取裝置來獲取電生理信號，電生理信號獲取裝置由PC機(jī)(1)，AD采樣板(2)，電生理信號放大器(3)，微電極(4)，磁帶記錄儀組成(5)；本發(fā)明的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)部分由腦電信號檢測組件(6)，腦電信號分類識別組件(7)，腦電信號分析組件(8)組成。本系統(tǒng)通過一個人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，實驗者對其以最小程度的監(jiān)控，實現(xiàn)脈沖序列的全自動分離。無需預(yù)先定義模板或者作復(fù)雜的PCA分析，程序可以很快地將脈沖進(jìn)行分類。尤其適用于大規(guī)模的脈沖自動分類。
文檔編號G06F3/00GK1547090SQ200310111150
公開日2004年11月17日 申請日期2003年12月3日 優(yōu)先權(quán)日2003年12月3日
發(fā)明者陳南輝, 馬原野, 田少華 申請人:中國科學(xué)院昆明動物研究所