The invention provides a screening method for vestibular nerve weight information coding neurons, which is characterized in that: using single neuron recording technology to capture the neural electrophysiological information of a vestibular neuron community in the resting state; calculating the normalization variation coefficient of each neuron in the vestibular neuron community; analyzing the vestibular nerve community through the semi logarithmic graph, and drawing the vestibular nerve community The number accumulation peak of neuron community in the distribution range of normalized coefficient of variation; calculate the peak interval of the number accumulation peak, and select the vestibular neurons whose normalized coefficient of variation falls into the peak interval of the number accumulation peak of neurons, that is, the neurons encoding the weight information in the vestibular nerve community. The invention quantifies and locks the neurons encoding the weight information in the neural community from a special perspective, laying a foundation for the research of group information set transmission in the neural pathway, and providing a basis for the optimization and improvement of the precise control strategy of the vestibular neural community.
【技术实现步骤摘要】
一种前庭神经权重信息编码神经元的筛选方法
本专利技术涉及一种特定神经元的筛选方法,用于提取前庭神经群落内编码权重信息的神经元,进而为神经通路内群体信息集传递研究奠定基础,也为仿生器官——人工前庭的神经群落精准调控策略的优化改进提供依据。
技术介绍
双侧前庭功能病(bilateralvestibulopathy,BVP)为前庭神经系统常见疾病之一,指由各种病因所导致的前庭神经系统活性减弱或者功能丧失。既往研究显示,BVP的发病率约为4~7%,可导致多种机体功能障碍,严重影响患者的生活、工作、社交以及精神健康,直接或间接地增加了个人及社会的经济负担(13019美元/人/年)。然而目前在国内外,对BVP尚无有效的治疗方法。随着科技的发展,基于神经调控技术的人工前庭(vestibularprothesis)的出现为有效治疗BVP带来了希望。人工前庭是一种可将头部运动信息转化为前庭神经信号的精密电子设备,类似于人工耳蜗,主体包括运动传感器、信息处理模块、电源及电刺激器、生物电极组等。世界上第一个多通道人工前庭假体(multi-channelvestibularprosthesis,MVP)由美国约翰霍普金斯大学医学院的DellaSantina团队率先设计开发,经过不断优化改进,目前已经研发出大小为12×20×2mm、功耗为30mV的第三代人工前庭假体(MVP3),并成功通过FDA批准,进入人体植入临床试验阶段。尽管MVP已经进入人体植入的临床试验阶段,但在实际应用中仍存在诸多缺陷,例如前庭功能重建精准度不足,非线性感知区间内MVP神经调控策略的不精准构建,不精准的前 ...
【技术保护点】
1.一种前庭神经权重信息编码神经元的筛选方法,其特征在于:使用单神经元记录技术捕获某前庭神经元群落在静息状态下的神经电生理信息;计算该前庭神经群落内每个神经元的归一化变异系数;通过半对数图对该前庭神经群落进行分析,绘制该前庭神经元群落在归一化变异系数分布范围内的数量累积峰;计算数量累积峰的峰顶区间,将归一化变异系数落入神经元数量累积峰峰顶区间内的前庭神经元挑选出,即为该前庭神经群落内编码权重信息的神经元。
【技术特征摘要】
1.一种前庭神经权重信息编码神经元的筛选方法,其特征在于:使用单神经元记录技术捕获某前庭神经元群落在静息状态下的神经电生理信息;计算该前庭神经群落内每个神经元的归一化变异系数;通过半对数图对该前庭神经群落进行分析,绘制该前庭神经元群落在归一化变异系数分布范围内的数量累积峰;计算数量累积峰的峰顶区间,将归一化变异系数落入神经元数量累积峰峰顶区间内的前庭神经元挑选出,即为该前庭神经群落内编码权重信息的神经元。2.根据权利要求1所述的前庭神经权重信息编码神经元的筛选方法,其特征在于:所述的使用单神经元记录技术捕获某前庭神经元群落在静息状态下的神经电生理信息包括以下步骤:将实验动物进行异氟醚麻醉,颅骨外入路暴露实验动物前庭神经及Scarpa’s神经节;将实验动物头部空间方位调整至中立位;将记录电极插入被暴露的前庭神经及Scarpa’s神经节内,搜寻前庭神经元;手动给予机械运动性刺激,鉴别被捕获的前庭神经元种类,包括前半规管神经元群落、水平半规管神经元群落、后半规管神经元群落、耳石神经元群落;在鉴别被捕获的前庭神经元种类后,保持实验动物头部中立位,在静息状态下记录该神经元自发性放电活动20s以上。3.根据权利要求1所述的前庭神经权重信息编码神经元的筛选方法,其特征在于:所述的计算该前庭神经群落内每个神经元的归一化变异系数包括以下步骤:1)将某待计算归一化变异系数的前庭神经元电生理信息数据输入Matlab数学分析平台;2)提取该神经...
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