[发明专利]一种基于信息熵的神经电活动相关性分析方法

摘要

本发明公开了一种基于信息熵的神经信息相关分析方法，涉及神经信息处理技术领域，研究两种不同模态信息神经元集群发放spike和局部场电位(local field potential，LFP)的非线性时空整合特点。应用多通道神经信息采集系统获取的神经电活动数据，在Matlab平台上提出spike和LFP的信息熵理论和算法，分别计算记忆过程spike的信息熵和LFP的信息熵；通过移动窗口的动态信息熵，表征记忆过程神经信息的动态变化特点。基于两种不同模态信息的熵值，应用相关性分析研究记忆过程中两种不同模态信息变化的相关性，分析记忆过程神经信息的时空整合特征。

主权项

一种基于信息熵的神经电活动相关性分析方法，其特征在于，包括下列步骤：(1)应用多通道神经信息采集系统获取的神经电活动数据；(2)通过滑动窗口，分别计算记忆过程神经元集群发放Spikes的信息熵和局部场电位LFPs的信息熵，应用信息熵来进行记忆过程前额叶皮层神经元群体的非线性信息的动态编码特点；(3)基于两种不同模态信息的信息熵，应用相关性分析研究记忆过程中两种不同模态信息变化的相关性。