博碩士論文 92221015 詳細資訊




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姓名 李易霖(Yi-Lin Li)  查詢紙本館藏   畢業系所 數學系
論文名稱 神經細胞訊號的一種分類方法
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摘要(中) 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。
關鍵字(中) ★ 動作電位 關鍵字(英) ★ spike
論文目次 第一章 背景知識------------------1
1.1 動作電位分類-----------------1
1.2 實驗訊號的製作---------------4
第二章 主成分分析----------------6
2.1 PCA 簡介---------------------6
2.2 應用 PCA 分類動作電位--------9
2.3 其他的分類問題--------------11
2.4 真實訊號的處理--------------12
第三章 兩群點的分類-------------14
3.1 分類方法--------------------14
3.2 $alpha$ 及 a-b 的估計------19
3.3 實驗------------------------22
第四章 動作電位分類-------------25
4.1 基本的分類方法--------------25
4.2 應用------------------------28
4.3 結論及發展------------------31
參考書目------------------------32
參考文獻 [1] K.V.Mardia, J.T.Kent and J.M.Bibby,
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Network:Comput.Neural Syst.9 (1998) R53-R78.
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Robert J.Brycyta, Andrew C.Ertl, and
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Wavelet DeNoising Technique and Classification Algorithm:Wavelet Analysis in
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IEEE Transactions on Biomedical Engineering, vol.50, no.1,
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[6] 黃世傑, 王瑋龍, 陳森香, 生物學,
偉華, 2003, pp,$386$--$390$.
[7] George B.Johnson, 生物學,學銘,
2004, p.$460$.
[8] Sylvia S.~Mader, 生物學:探索生命,
偉明, 2004, pp.$368$--$370$.
指導教授 單維彰(Wei-Chang Shann) 審核日期 2005-7-20
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