【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及生物医学工程，具体地说，涉及一种基于python语言的神经元放电特性快速检测系统。
技术介绍
1、目前，探索神经元信息解码与编码已成为一个热门课题，其中一个重要的研究内容是神经元放电的关键参数分析，包括神神经元放电数目(number)、频率(frequency)、动作电位的电压阈值(voltage threshold)等，神经元放电特性快速检测系统是一种用于采集、分析和处理神经元电活动数据的工具或软件系统。它通常用于研究神经系统的活动模式、了解神经元的功能以及诊断神经系统相关的疾病，python是一种高级编程语言，以其简洁、易读、易学和功能强大而广泛应用于各种领域，python的语法设计使其非常易于阅读和理解，使用此种系统提供了强大的数据可视化功能，可以帮助研究人员将复杂的神经活动数据以图形方式展示，以便更好地理解和传达研究结果。
2、目前神经元属性检测系统应用最广泛的是clampfit软件，在clampfit软件中，判断膜电位是否是动作电位时，需要手动调整动作电位的阈值线，如果需要另选阈值点重新判断动作电位，需要手动重新调整阈值线，需要手动查找每个动作电位的起始点和终止点，在数据中观察电压上升和下降较大的区域，利用经验值来确定电压阈值，整个过程操作步骤繁杂，而且存在人为误差，且计算神经元放电频率至少经过好几个步骤，整个流程操作十分繁琐。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于python语言的神经元放电特性快速检测系统，以解决上述
技术介绍
中提
2、为实现上述目的，一方面，本专利技术目的在于，提供了一种基于python语言的神经元放电特性快速检测系统，包括数据输入部分、数据显示部分和数据输出部分，所述数据输入部分用于采集和获取神经元电活动的原始数据，所述数据输入部分包括输入文件路径、设定动作电位检测阈值、设定电压阈值变化率以及设定刺激电流持续时间。
3、进一步地，所述数据输入部分分为三部分，包括输入文件路径为一个文本框或文本字段，允许用户指定原始数据文件的路径，动作电位检测阈值为一个文本字段，用于用户设置动作电位的检测阈值电压，允许用户根据实际数据特性进行调整，电压阈值变化率为另一个文本字段，允许用户设置用于计算动作电位的电压阈值变化率，通常以膜电位每毫秒变化多少毫伏为单位，允许用户设定注入矩形波电流的持续时间，以便计算神经元的放电频率。
4、进一步地，所述数据显示部分主要为图像展示，数据以图形的形式显示，横坐标代表时间，纵坐标表示膜电位，此是一个实时绘图区域，用于实时显示原始数据，图形可以支持交互功能，例如缩放、平移和选择特定区域以便用户更详细地查看数据，所述数据输出部分基本为文本输出，结果以文本形式展示，包括动作电位的数量、放电频率以及平均电压阈值。这些数据以表格或文本区域的形式呈现，用户可以将这些结果导出为文本文件或复制到剪贴板以供进一步分析和报告生成。
5、进一步地，所述输入文件路径通过点击“browse”找到相应原始数据，所述设定动作电位检测阈值中设定动作电位检测阈值是用来设定检测动作电位的阈值电压，通过数据大小是否超过设定电压来判断是否产生了动作电位，所述设定电压阈值变化率是用来计算产生动作电位的电压阈值，电压阈值定义为膜电位每毫秒变化10毫伏的电位点，也能根据需要设定为其他值。
6、进一步地，所述设定动作电位检测阈值时，设置一个电压值表示只要检测到膜电位大于次电压值就认为神经元产生了动作电位，不同动物神经元放电的动作电位有所不同。
7、进一步地，所述设定注入矩形波电流持续时间(t)指的刺激神经元持续时间，根据实际情况进行修改，根据神经元放电数目(n)计算出神经元放电频率：f＝n/t。
8、进一步地，所述数据显示部分用于将原始数据可视化，将原始数据以图像的方式展示出来，图像的横坐标为时间，纵坐标为膜电位。
9、进一步地，所述python有很多可视化库，使用matplotlib、seaborn、plotly都可以用来绘制图表、波形和图像。
10、进一步地，所述数据输出部分是处理后的数据保存、导出或与其他系统进行集成，将原始数据分析得到的结果以文字形式展示出来，包括动作电位数量、放电频率以及平均电压阈值。
11、进一步地，所述数据输出部分进行处理时，改变不同的输入参数，能够得到不同的数据分析结果，快速获得相关的神经元属性值。
12、本专利技术具有如下优点：
13、动作电位检测阈值一栏，可以通过写入一个阈值点，程序内部自动判断，如果采样电位点大于给定的阈值点，就认为动作电位产生了，整个过程不需要人为干预就可以检测出动作电位的数量，如果需要更改阈值点，只要重新输入一个数值就行，操作十分方便，在界面“电压阈值变化率”一栏写入经验值，程序内部自动判断，即如果两个相邻采样点的电压阈值变化率大于经验值，表明该点即为动作电位的电压阈值，这个过程同样不要人为干预就能够计算出神经元放电平均电压阈值，而且不存在人为误差，仅需要输入时间配合原先计算出的神经元放电数目即可计算出神经元放电频率，不需要对神经元放电进行任何操作，节省了数据处理时间，大大提高了工作效率；
14、本专利技术利用anaconda软件作为集成开发环境、python作为开发语言，开发出了一款神经元动作电位分析的应用程序(ap_detection.exe)，能够灵活输入各种参数、快速输出相应的结果，实现对神经元放电特性的检测，整个数据处理的过程不需要人为干预。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于Python语言的神经元放电特性快速检测系统，其特征在于：包括数据输入部分、数据显示部分和数据输出部分，所述数据输入部分用于采集和获取神经元电活动的原始数据，所述数据输入部分包括输入文件路径、设定动作电位检测阈值、设定电压阈值变化率以及设定刺激电流持续时间。
2.根据权利要求1所述的一种基于Python语言的神经元放电特性快速检测系统，其特征在于：所述数据输入部分分为三部分，包括输入文件路径为一个文本框或文本字段，允许用户指定原始数据文件的路径；动作电位检测阈值为一个文本字段，用于用户设置动作电位的检测阈值电压，允许用户根据实际数据特性进行调整；电压阈值变化率为另一个文本字段，允许用户设置用于计算动作电位的电压阈值变化率，通常以膜电位每毫秒变化多少毫伏为单位；此外，用户可以指定注入矩形波电流的持续时间，以便计算神经元的放电频率。
3.根据权利要求1所述的一种基于Python语言的神经元放电特性快速检测系统，其特征在于：所述数据显示部分主要为图像展示，数据以图形的形式显示，横坐标代表时间，纵坐标表示膜电位，此是一个实时绘图区域，用于实时显示原始数
4.根据权利要求2所述的一种基于Python语言的神经元放电特性快速检测系统，其特征在于：所述输入文件路径通过点击“Browse”找到原始数据，所述设定动作电位检测阈值是用来判断膜电位是否超过设定阈值，如果超过设定阈值，即认为动作电位产生，所述设定电压阈值变化率是用来计算产生动作电位的电压阈值，电压阈值定义为膜电位每毫秒变化10毫伏的电位点，也能根据需要设定为其他值。
5.根据权利要求3所述的一种基于Python语言的神经元放电特性快速检测系统，其特征在于：所述设定动作电位检测阈值时，设置一个电压值表示只要检测到膜电位大于检测阈值就认为神经元产生了动作电位，不同动物神经元放电的动作电位有所不同。
6.根据权利要求3所述的一种基于Python语言的神经元放电特性快速检测系统，其特征在于：所述设定注入矩形波电流持续时间(t)指的是注入神经元刺激电流时间，根据实际情况进行修改，根据神经元放电数目(N)计算出神经元放电频率：F＝N/t。
7.根据权利要求1所述的一种基于Python语言的神经元放电特性快速检测系统，其特征在于：所述数据显示部分用于将原始数据可视化，将原始数据以图像的方式展示出来，图像的横坐标为时间，纵坐标为膜电位。
8.根据权利要求7所述的一种基于Python语言的神经元放电特性快速检测系统，其特征在于：所述Python有很多可视化库，使用Matplotlib、Seaborn、Plotly都可以用来绘制图表、波形和图像。
9.根据权利要求1所述的一种基于Python语言的神经元放电特性快速检测系统，其特征在于：所述数据输出部分是处理后的数据保存、导出或与其他系统进行集成，将原始数据分析得到的结果以文字形式展示出来，包括动作电位数量、放电频率以及平均电压阈值。
10.根据权利要求9所述的一种基于Python语言的神经元放电特性快速检测系统，其特征在于：所述数据输出部分进行处理时，改变不同的输入参数，能够得到不同的数据分析结果，快速获得相关的神经元属性值。
...【技术特征摘要】
1.一种基于python语言的神经元放电特性快速检测系统，其特征在于：包括数据输入部分、数据显示部分和数据输出部分，所述数据输入部分用于采集和获取神经元电活动的原始数据，所述数据输入部分包括输入文件路径、设定动作电位检测阈值、设定电压阈值变化率以及设定刺激电流持续时间。
2.根据权利要求1所述的一种基于python语言的神经元放电特性快速检测系统，其特征在于：所述数据输入部分分为三部分，包括输入文件路径为一个文本框或文本字段，允许用户指定原始数据文件的路径；动作电位检测阈值为一个文本字段，用于用户设置动作电位的检测阈值电压，允许用户根据实际数据特性进行调整；电压阈值变化率为另一个文本字段，允许用户设置用于计算动作电位的电压阈值变化率，通常以膜电位每毫秒变化多少毫伏为单位；此外，用户可以指定注入矩形波电流的持续时间，以便计算神经元的放电频率。
3.根据权利要求1所述的一种基于python语言的神经元放电特性快速检测系统，其特征在于：所述数据显示部分主要为图像展示，数据以图形的形式显示，横坐标代表时间，纵坐标表示膜电位，此是一个实时绘图区域，用于实时显示原始数据，图形可以支持交互功能，例如缩放、平移和选择特定区域以便用户更详细地查看数据，所述数据输出部分基本为文本输出，结果以文本形式展示，包括动作电位的数量、放电频率以及平均电压阈值。这些数据以表格或文本区域的形式呈现，用户可以将这些结果导出为文本文件或复制到剪贴板以供进一步分析和报告生成。
4.根据权利要求2所述的一种基于python语言的神经元放电特性快速检测系统，其特征在于：所述输入文件路径通过点击“browse”找到原始数据，所述设定动作电位检测阈值是用来判断膜电位是否超过设定阈值，如果超过设定阈值，即认为动作电位...
【专利技术属性】
技术研发人员：张强，
申请(专利权)人：张家港江苏科技大学产业技术研究院，
类型：发明
国别省市：
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