[发明专利]一种前庭神经权重信息编码神经元的筛选方法

权利要求书

1.一种前庭神经权重信息编码神经元的筛选方法，其特征在于：对于已经获取的半规管神经元群落电生理信息数据，计算该前庭神经群落内每个神经元的归一化变异系数；通过半对数图对该前庭神经群落进行分析，绘制该前庭神经元群落在归一化变异系数分布范围内的数量累积峰；计算数量累积峰的峰顶区间，将归一化变异系数落入神经元数量累积峰峰顶区间内的前庭神经元挑选出，即为该前庭神经群落内编码权重信息的神经元。

2.根据权利要求1所述的前庭神经权重信息编码神经元的筛选方法，其特征在于：所述的计算该前庭神经群落内每个神经元的归一化变异系数包括以下步骤：

1)将某待计算归一化变异系数的前庭神经元电生理信息数据输入Matlab数学分析平台；

2)提取该神经元在静息状态下的自发性放电数据，计算瞬时放电时间间隔Δtn＝tn–tn-1；其中tn代表在被记录的神经电生理信息集中，该神经元第n个瞬时放电所对应的时间点，n1；计算瞬时自发放电时间间隔平均值：μ_ISI＝(Δt1+Δt2+…+Δtn-1+Δtn)/n；

3)进一步求出静息状态下瞬时放电时间间隔标准差求解该神经元自发放电变异系数CV＝σ_ISI/μ_ISI；将自发放电变异系数CV转化为归一化变异系数CV*；

4)重复步骤1)～3)，求解该前庭神经元群落内每一个神经元的CV*。

3.根据权利要求1所述的前庭神经权重信息编码神经元的筛选方法，其特征在于：所述的半对数图是将该前庭神经群落内每个神经元的归一化变异系数输入Matlab数学分析平台，以归一化变异系数为X轴，以神经元数量为Y轴，绘制神经元数量累积图，然后对X轴进行对数处理，即可构建半对数图。

4.根据权利要求1所述的前庭神经权重信息编码神经元的筛选方法，其特征在于：所述的计算数量累积峰的峰顶区间是定义神经元数量累积峰的峰值为平均神经元数量分布基线的5倍及以上，计算并确认该前庭神经群落在半对数图内是否存在的神经元数量累积峰；若不存在，分析计算结束，该神经群落不存在编码权重信息神经元，若存在数量累积峰，则对确认后的神经元数量累积峰进行正态分布分析，求解数量累积峰的位置参数范围其中μ为位置参数，σ为尺度参数；μ在归一化变异系数分布的区间即为该前庭神经群落数量累积峰的峰顶区间。