神经元的结构及其功能

脑电信号（EEG）是脑神经细胞电生理活动在大脑皮层或头皮
表面的总体反映，其包含了大量的生理与病理信息，并可以用许多 特征量来描述其特征信号。脑电信号的时-频特征分析可以有效地 提取其特征量。EEG本质上是非线性时间序列。
• 脑电信号的采集方式，从破坏性上可分为两类：有创和无创。有 创采集方式由于要进行开颅手术而对大脑有一定的损伤；无创采
脂褐素
常位于大型神经无核周体的一侧，呈棕黄色颗粒状，随年龄增 长而增多，经电镜和组织化学证实为次级溶酶体形成的残余体， 其内容物为溶酶体消化时残留的物质，多为异物、脂滴或退变的细 胞器。
突起
树突
树突是从胞体发出的一至多个突起，呈放射状。胞体起始部分较粗， 经反复分支而变细，形如树枝状。树突的结构与脑体相似，胞质内 含有尼氏体，线粒体和平行排列的神经原纤维等，但无高尔基复合 体。一般电镜下，树突棘内含有数个扁平的囊泡称棘器。树突的分 支和树突棘可扩大神经元接受刺激的表面积。树突具有接受刺激并 将冲动传入细胞体的功能。
轴突
每个神经元只有一根胞体发出轴突的轴突表面的细胞膜，称轴膜, 轴突内的胞质称 轴质或轴浆。轴质内有许多与轴突长袖平行的神 经原纤维和细长的线粒体，但无尼氏体和高尔基复合体，因此，轴 突内不能合成蛋白质。轴突成分代谢更新以及突触小泡内神经递质， 均在胞体内合成，通过轴突内微管、神经丝流向轴突末端。
主要功能
集方式就不需要这种手术，从而对人脑没有什么损害。有创采集
方式具体可分为完全植入型和皮层表面电极。完全植入型就是将
电极植入到大脑皮层中；而皮层表面电极型则是将电极放在大脑 皮层的表面而不是真正植入大脑
• 侵入式BCI，又称植入式BCI，是一种有损型脑电采集技术，利用 直接脑神经接口技术，通过外科开颅手术将电极阵列植入颅内，
细胞膜
胞体的胞膜和突起表面的膜，是连续完整的细胞膜。除突触 部位的胞膜有特异的结构外，大部分胞膜为单位膜结构。神经细胞 膜的特点是一个敏感而易兴奋的膜，在膜上有各种受体和离子通道， 二者各由不同的膜蛋白所构成。形成突触部分的细胞膜增厚。膜上 受体可与相应的化学物质神经递质结合，膜的离子通透性及膜内外 电位差发生改变，胞膜产生相应的生理活动：兴奋或抑制。
直接记录或刺激大脑神经元，从而实现和外界环境的交互。通过
植入这些微装置于颅内神经中枢，可以更精准地监测大脑的活动、 研究大脑机能、治疗脑部疾病，控制外部设备等。
还有一种无损植入型技术是非侵入式BCI。非侵入式BCI使用头皮电 极记录大脑活动产生的EEG信号。非侵入式BCI系统可以实现简单、 无损的脑机交互。侵入式BCI和非侵入式BCI相比，侵入式BCI有损伤， 但精确
小波变换
小波变换因为具有(1)多分辨率(多尺度);(2)品质因数,即相对带 宽(中心频率与带宽之比)恒定 ;(3)适当地选择基本小波 ,可使小波在 时、频两域都具有表征信号局部特征的能力。当使用较小尺度时, 时轴上观察范围小 ,而在频域上相当于用较高频率做分辨率较高的 分析 ,即用高频小波做细致观察;当使用较大尺度时,时轴上观察范围 大,而在频域上相当于用低频小波作概貌观察。因此小波变换，异染 色质少，多位于核膜内侧，常染色质多， 散在于核的中部，故着色浅，核仁l～2个 ，大而明显。细胞变性时，核多移向周边 而偏位。
细胞质
• 位于核的周围，又称核周体，其中含有发达的高尔基复合体、滑 面内质网，丰富的线粒体、尼氏体及神经原纤维，还含有溶酶体、 脂褐素等结构。具有分泌功能的神经元，胞质内还含有分泌颗粒， 如位于下丘脑的一些神经元。
人工神经网络(ANN)分析
• 。神经网络可用作自发脑电(EEG)分析 , 分析的目的是为了检测 EEG 尖波和癫痫发作, 输入方式可以使用原始信号模型和特征参数 模型。目前有利用小波变换和人工神经网络相结合的方法来检测 EEG 信号中的棘波和尖波成分。利用小波变换 (WT)对基于ANN的 EEG 棘波检测系统的输入进行预处理 ,从而在不减少信号的信息内 容和降低检测性能的前提下减少ANN 的输入规模 。
神经元的结构及其功能
神经元是具有长突触（轴突）
的细胞，它由细胞体和细胞突起构成。 在长的轴突上套有一层鞘，组成神经 纤维，它的末端的细小分支叫做神经 末梢。细胞体位于脑、脊髓和神经节 中，细胞突起可延伸至全身各器官和 组织中。核大而圆，位于细胞中央， 染色质少，核仁明显。细胞质内有斑 块状的核外染色质（旧称尼尔小体）， 还有许多神经元纤维。细胞突起是由 细胞体延伸出来的细长部分，又可分 为树突和轴突。每个神经元可以有一 或多个树突，可以接受刺激并将兴奋 传入细胞体。每个神经元只有一个轴 突，可以把兴奋从胞体传送到另一个 神经元或其他组织，如肌肉或腺体。
非线性动力学分析
• 近年来,随着非线性动力学的发展 ,越来越多的证据表明大脑是一 个非线性动力学系统 , 脑电信号可以看作是它的输出 。因此人们 尝试把非线性动力学的一些方法,如分维数、Lorenz 散点图、 Lyapunov 指数 、复杂度等用于脑电信号分析, 以期获得对大脑的 新的认识。脑电信号的 Lorenz 散点图是指以脑电信号相邻两采样 点的前一点值为横坐标, 后一点值为纵坐标绘制而成的图 。资料 表明 ,癫痫病人脑电信号相邻采样点的值较为接近且整段脑电信 号的值的分布范围较大, 而正常人脑电信号的Lorenz 散点图中的点 大多分布在一个范围较小的椭圆形区域 。
频域分析
• 功率谱估计 • 功率谱分析是 EEG信号处理最常用工具 ,源于傅氏变换 ,它的前提
是平稳随机信号 ,对非平衡随机信号而言 ,不同时刻的谱分析结果 是不同的。目前常用的方法之一是以短时间断数据的傅氏变换为 基础的周期法 ,具体做法是把实际淮信号在时域上分段 ,并看作是 准平稳的 ,每段取傅氏变换后的幅频特性平方再乘以适当的窗函 数 ,作为该信号的功率谱估计 ,但此法频率分辨率差 ,存在边瓣泄 漏 ,谱估计方差大等问题。
时域分析
• 直接从时域提取特征是最早发展起来的方法, 因为它直观性强, 物 理意义比较明确 ,因此仍有不少脑电图医生或技师使用。过去的 EEG 分析主要靠肉眼观察,这可以看作是人工时域分析。时域分析 主要用来直接提取波形特征, 如过零截点分析、直方图分析 、方 差分析 、相关分析、峰值检测及波形参数分析、相干平均 、波 形识别等等 。
• AR参数模型谱估计 • AR模型首先选择最佳 阶次问题 , 常用的定阶准则有信 息论准 则
( AIC) ,最终预测误差准则 ( FPE)等 ,阶次确定后按信号数据列与它 的估计量之间均方误差最小准则 ,求取ak 值。 AR系数的算 法有 Yule-Walker, Burg algorithm , Least Squares等 ,各有利弊。 • 双谱分析 • 双谱函数只包含了信号的相位信息 ,但未给出相位信息。对于高 斯随机分布而言,双谱作为随机信号偏离高斯分布的一个测度, 经 过对实际 EEG 数据检验表明,不同功能状态下的 EEG 对高斯分布的 偏离度有较大差别。
组成神经系统的基本元件
信息整合功能
接受刺激
信息储存功能
传递信息
脑电信号的产生机制，获取和分析方法
脑电信号是生物电信号的一种。生物电的科学解释是指生物细 胞的静电压，以及在活组织中的电流，如神经和肌肉中的电流。生 物细胞用生物电储存代谢能量，用来工作或引发内部的变化，并且 相互传导信号。生物学家认为，组成生物体的每个细胞都像一台微 型发电机。一些带有正电荷或者负电荷的离于如钾离子、钙离子、 钠离子、氯离子等，分布在细胞膜内外，使得细胞膜外带正电荷， 膜内带负电荷。当这些离子流动时就会产生电流，并造成细胞内外 电位差。
尼氏体
尼氏体:又称嗜染质，是胞质内的一种嗜碱性物质，在一般染 色中岛被碱性染料所染色，多呈斑块状或颗粒状。它分布在核周体 和树突内，而轴突起始段的轴丘和轴突内均无。尼氏体的形态结构 可作为判定神经元功能状态的一种标志。
神经原纤维
在神经细胞质内，存在着直径约为2～3μm的丝状纤维结构， 在银染的切片体本可清晰地显示出呈棕黑色的丝状结构，此即为神 经原纤维，在核周体内交织成网，并向树突和轴突延伸，可达到突 起的未消部位。其生理功能主要参与胞质内的物质转运活动，接近 微管表面的各种物质流速最大，微管的表面有动力蛋白，它本身具 有ATP酶的作用，在ATP存在状态下，可使微管滑动，从而使微管具 有运输功能。
大脑对信息的处理
• 意识产生等
•1 系统组织成不同的通路对视觉信息的不同侧面进行传递和处理。
• 2、 的敏感化和经典条件反射实验得到的。学习与连接感觉神经细胞
期记忆与长期记忆均发生在突触部位。LTP和LTD的调节。
• 3、
忆、识别、联想、比较、