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    Title: 神經細胞訊號的一種分類方法
    Authors: 李易霖;Yi-Lin Li
    Contributors: 數學研究所
    Keywords: 動作電位;spike
    Date: 2005-06-29
    Issue Date: 2009-09-22 11:07:46 (UTC+8)
    Publisher: 國立中央大學圖書館
    Abstract: 要研究大腦的活動,我們就要研究神經細胞的活性。 神經元活動時會發出能被微電極探測到的動作電位, 記錄這些訊號並加以分析,才能研究大腦的活動。 但通常一根微電極探測到的動作電位會來自數個神經元, 而且合成了不可預測的雜訊。 因此,分析神經活性訊號的第一個步驟就是要探測動作電位的發生, 其次就是動作電位的分類。 這篇論文不談探測,而提出一種新的分類方法。 我們先介紹神經細胞活性與動作電位的背景知識, 然後介紹一種常被使用的分類方法:主成分分析 (簡稱 PCA)。 PCA 屬於多變量分析領域,很早就被應用在動作電位的分類。 這個分類法雖然能在許多情況下分類動作電位,但依然有些問題無法解決。 當數個神經元發出的動作電位差異不大時, PCA 的分類結果就會受到操作者的影響而變得不客觀。 本論文提出一個新的分類方法,這個方法的目的是當碰到動作電位差異不大的情況時, 可以用一個較客觀的方式分類動作電位。 這個新方法的另一個優點是可以估計分類正確率, 因此我們能知道分類結果是否可以信賴。 除了推導這個新方法以外,我們也設計了三組數據, 用以示範新方法的功效,並與 PCA 做比較。
    Appears in Collections:[數學研究所] 博碩士論文

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