研究目的
开发一种用于闭环光遗传学控制中单神经元记录信号在线尖峰检测与分类的算法。
研究成果
该设计软件展现出高速处理能力，适用于采用闭环光遗传学技术的神经网络研究中在线全自动峰电位分类。
研究不足
该研究未提及算法中的具体技术限制或优化领域。
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[2019年欧洲激光与电光学会议暨欧洲量子电子学会议（CLEO/Europe-EQEC） - 德国慕尼黑（2019.6.23-2019.6.27）] 2019年欧洲激光与电光学会议暨欧洲量子电子学会议（CLEO/Europe-EQEC） - 闭环光遗传学控制中单神经元记录信号的在线检测与分类
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[2019年欧洲激光与电光学会议暨欧洲量子电子学会议（CLEO/Europe-EQEC） - 德国慕尼黑（2019.6.23-2019.6.27）] 2019年欧洲激光与电光学会议暨欧洲量子电子学会议（CLEO/Europe-EQEC） - 闭环光遗传学控制中单神经元记录信号的在线检测与分类
DOI：10.1109/cleoe-eqec.2019.8871649
出版年份：2019
更新时间：2025-09-16 10:30:52
摘要：
电刺激大脑可为耐药性神经系统疾病患者带来治疗益处，但其细胞类型选择性受限。相比之下，光遗传学技术能精准靶向特定细胞类型，从而解决电刺激的这一局限。该技术基于光刺激原理，通过向目标细胞转入称为视蛋白的光敏离子通道实现。根据光照波长和视蛋白特性，该技术既能兴奋也能抑制细胞活动。要实现神经元在线调控需采用闭环控制——闭环光遗传系统会持续比对神经信号与预设阈值，并通过光学刺激调整至目标值[1]。
单细胞记录(SUR)[2]是重要的大脑信号采集方式，但现有信号处理方法多为离线分析。本文提出基于小波变换的实时峰电位检测与分类算法（采用Labview编程实现），包含三大步骤：峰电位检测、特征提取及相似峰电位聚类。多单元记录中的背景噪声呈高斯分布，其均值被纳入信号处理考量（均值计算耗时约6.04微秒）。当数据集均值显著偏离估算值时即判定出现候选峰电位。检测到的离散峰电位需通过插值优化波形以提高检测精度[3]。
峰电位特征提取后作为分类算法输入，基于波形差异进行聚类分析。该算法采用20个尺度的小波变换（墨西哥帽小波）处理SUR信号[4]，通过对比输入信号与预定义小波函数实现多尺度分析。插值运算与小波变换总耗时约5.3毫秒。最终分类阶段将检测峰电位的小波系数与各聚类对应系数进行比对（所有尺度下系数差值≤30%则归入同组），该过程耗时约3.1毫秒。图1展示了峰电位分类流程示意图及软件前面板界面。
结论表明：该软件具有高速处理能力，可实现在线全自动峰电位分类，为闭环光遗传技术调控神经网络系统提供研究工具。
作者：
Ahmad Ghorbani，Mir Hossein seyed Nazari，Faezeh Akbari，Zahra Fatahi，Abbas Haghparast，Leila Dragahi，Hamid Latifi，Mohammad Ismail Zibaii
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