癫痫大鼠海马神经元生化分子的同步辐射显微红外光谱成像研究

癫痫是影响所有年龄段的慢性脑功能障碍,主要特征为整个或局部脑区神经元异常同步化高频群集动作电位发放。利用神经毒素海人藻酸（KA）立体定位注射入大鼠海马,诱导大鼠产生癫痫持续状态,建立颞叶癫痫大鼠模型。应用同步辐射显微光谱和同步辐射显微光谱成像分析癫痫持续状态发作后24小时的颞叶癫痫大鼠海马角（CA）1区神经元生物化学分子的胞内浓度和分布是否改变。结果显示反映蛋白质二级结构的酰胺Ⅰ在1 655 cm-1的振动频率和属于脂类功能集团的2 800～3 000 cm-1振动频率,在正常对照大鼠海马CA1神经元胞体内呈高浓度分布,但在癫痫大鼠海马CA1神经元胞体,反映蛋白质二级内呈低浓度分布,并且以细胞核分布浓度最低,但在神经元胞体外围分布浓度相对较高。属于核酸集团的1 055～1 054 cm-1 PO₂反对称拉伸振动在正常和癫痫大鼠海马CA1神经元胞体内分布趋势没有差异,都在胞体内呈高浓度分布,尤其在细胞核分布浓度最高。对属于酰胺Ⅰ的吸收频率进行二级导数分析显示癫痫海马神经元的酰胺Ⅰ相对于正常对照多出1个1 653 cm-1附近的负峰。以上结果提示在发生癫痫持续发作后海马神经元生物化学分子的细胞分布会出现变化。     

光电容积脉搏波的睡眠呼吸暂停综合征筛查方法

睡眠呼吸暂停综合征（SAS）素有“睡眠杀手”之称。由于其诊断金标准多导睡眠监测仪（PSG）的限制,诊断率一直偏低。由于呼吸暂停发生时会引发心率节奏的变化,因此利用心电图（ECG）通过心率变异性（HRV）分析可以实现SAS的自动筛查。但是,ECG-SAS方法所用电极穿戴繁琐、材质致敏性较高,影响睡眠安适度。鉴于脉率变异性（PRV）分析与HRV分析高度相关,并且光电容积脉搏波（PPG）信号相对ECG信号获取方式更加简单,不仅电极不易致敏,而且更易于穿戴,对睡眠干扰小。由此,提出利用同步采集的PPG信号和ECG信号,应用相同的建模方法,比较二者的疾病识别能力。应用反向传播（BP）神经网络,分别建立PPG-SAS与ECG-SAS自动筛查模型,并采用十折交叉验证法及受试者工作特征（ROC）曲线对模型进行对比与评估。实验数据来源于MIT-BIH Polysomnographic Database,共8 248个样本,其中正常样本6 227例。首先采用三层BP神经网络,默认参数下建立PPG-SAS与ECG-SAS模型,使用十折交叉验证法及ROC曲线进行模型分类准确性的对比;然后依次改变影响分类性能的隐层节点数、训练函数以及传递函数,建立多个PPG-SAS与ECG-SAS模型,从中选取各自的最优模型再进行对比。通过比较识别率、预测率以及ROC曲线面积,采用默认参数的PPG-SAS模型优于ECG-SAS模型。通过比较平均分类准确率,隐层节点数为50、训练函数为一步正割算法、隐含层传递函数为双曲正切S型函数时,PPG-SAS模型得到的最高识别率与预测率分别为80.30%和80.13%;隐层节点数为50、训练函数为一步正割算法、隐含层传递函数为径向基时,ECG-SAS模型的最高识别率与预测率分别为77.60%和77.67%。以上实验结果均表明PPG信号的SAS分类能力较ECG信号更具优越性,由此证明了PPG信号筛查SAS的可行性及可靠性,为临床SAS病症的早期发现及诊断率提升奠定理论基础。     

基于新的微小中风模型的脑功能与疾病的光学成像研究

武汉光电国家实验室李鹏程研究组致力于采用高时间和空间分辨的光学成像方法来研究脑功能活动与神经系统疾病的病理机制。为了实时长时程全场高分辨地追踪中风的发生发展过程,该小组在综合了两种传统微小中风模型（皮层微动脉结扎模型与铜环压迫皮层模型）各自优势的基础上,提出了一种改进的微小中风模型,可以实现将缺血灶定位于特定的功能区域（如大鼠中主管胡须感觉的桶状皮层）,并且可以很便利地开展血管再通,从而研究缺血再灌注损伤机制与慢性恢复期的功能重组现象。这种模型将中风病灶定位在特定的皮层表面区域,可以最大程度地发挥光学成像的无损与高分辨优势。这项研究对建立研究功能成像生理基础、再灌注损伤以及中风康复机制的新平台有重要意义。     

代谢组学方法分析鸡胚胎发育过程中脑代谢物

本文应用高分辨魔角旋转核磁共振（HR-MAS NMR）方法对发育过程中（孵化12天至出壳后1天）鸡胚胎大脑、小脑和视叶3种脑组织中的代谢物含量进行了测定,并利用模式识别方法对整体代谢特征进行了归类分析. 结果表明：胚胎发育过程中不同脑区的代谢物组成存在差异,可能与这些脑区的功能及发育特征等的不同有关. 在NMR方法检测到的多种小分子代谢物中,γ-氨基丁酸、N-乙酰天冬氨酸、牛磺酸、肌醇以及胆碱等在鸡胚胎脑组织中的分布有区域性差异,这些差异也是区分大脑、小脑和视叶组织的特征性代谢物.     

鼠脑组织中6-羟基-1-甲基-1,2,3,4-四氢-β-咔啉及其相关生物胺的高效液相色谱-电化学检测

建立了大鼠脑组织中6-羟基-1-甲基-1,2,3,4-四氢-β-咔啉(6-OH-MTHβC)、5-羟色胺(5-HT)和5-羟吲哚乙酸(5-HIAA)含量的高效液相色谱-库仑阵列电化学检测(HPLC-ECD)方法。采用的色谱柱为DiscoveryHS F5柱(250 mm×4.6 mm,5 μm),流动相为缓冲液（40 mmol/L柠檬酸+20 mmol/L磷酸氢二钠+0.3 mmol/L乙二胺四乙酸二钠,pH 4.0）-甲醇（体积比为78∶22）混合液,流速为1 mL/min。6-OH-MTHβC、5-HT、5-HIAA在1.0～500.0 μg/L范围内线性关系良好(r>0.9992),检出限分别为0.56,0.26,0.53 μg/L,日内和日间精密度(以相对标准偏差表示)均低于6.1%,回收率分别为87.1%～98.2%,87.0%～95.3%,90.1%～97.7%。用该方法检测新生7 d的SD胎鼠脑内6-OH-MTHβC及5-HT、5-HIAA的含量,发现SD胎鼠在急性酒精中毒8 h后6-OH-MTHβC显著上升(P<0.05);而5-HT和5-HIAA的含量有所下降,但无显著性差异。该法简便、稳定、灵敏度高,适用于测定鼠脑组织中6-OH-MTHβC和5-HT,5-HIAA含量的相关研究。     

心电信号检测中滤除肌电干扰的方法

心电信号检测是医生诊断治疗心血管疾病的重要辅助手段,但由于心电信号检测实际条件不理想,心电信号中常混有各种干扰信号,常见有肌电干扰、基线漂移和工频干扰。文中针对肌电干扰,采用数字滤波方法进行了去除噪声的滤波器设计。并通过对心电图信号滤波器的设计,不仅提高了ECG信号滤波器的去噪效果,且提高了工作效率。     

基于LABVIEW的脑电信号虚拟采集系统设计

在神经科学研究领域,对大脑的观察主要来源于对脑电信号的收集与分析。当前对脑电信号收集的方法是通过专业脑电设备将信号收集保存,再由专业软件处理。由于这类仪器非常昂贵,系统体积也比较大,软件更新快,现在只能用在科学研究上,根本无法用于有规模的实验教学,更不可能一人一机。为此,提出了一种基于LABVIEW的脑电信号虚拟采集系统设计方法,使脑电收集与分析可以广泛地应用于教学。该方法首先对脑电信号虚拟采集系统的硬件进行构造,然后以硬件构造为依据,利用AR模型功率谱估计对脑电信号进行特征提取,在特征提取过程中,对模型类型与模型系数算法以及模型最佳阶数进行分析,最后通过将二阶低通滤波器与二阶高通滤波器进行串联,形成4阶Bessel带通滤波器,实现脑电信号的滤波,并以脑电信号传输电路的设计完成脑电信号虚拟采集系统的设计。实验结果证明,所提方法可以快速地对脑电信号虚拟采集系统进行设计,并为该领域的研究发展提供支撑。#$NL关键词：LABVIEW;脑电信号;虚拟采集系统;     

基于独立向量分析的脑电信号中肌电伪迹的去除方法

脑电数据经常被各种电生理信号伪迹所污染。在常见伪迹中,肌电伪迹特别难以去除。文献中最常用的方法包括诸如独立分量分析(Independent Component Analysis, ICA)和典型相关分析(Canonical Correlation Analysis, CCA)等盲源分离技术。该文首次提出一种基于独立向量分析(Independent Vector Analysis, IVA)的新方法,用以去除脑电中的肌电伪迹。IVA同时使用高阶统计量和二阶统计量,因此该方法能够充分利用肌电伪迹的非高斯性和弱相关性,兼具ICA方法和CCA方法的优势。实验表明,使用IVA方法可以在保留脑电成份的同时极大抑制肌电伪迹,效果显著优于ICA法和CCA法。     

基于过完备字典稀疏表示的多通道脑电信号压缩感知联合重构

该文基于多通道脑电信号时空特性构建非正交变换过完备字典,准确稀疏表示蕴含时空相关性信息的多通道脑电信号,提高基于时空稀疏贝叶斯学习模型的多通道脑电信号压缩感知联合重构算法性能。实验选用eegmmidb脑电数据库的多通道脑电信号验证所提算法有效性。结果表明,基于过完备字典稀疏表示的多通道脑电信号,能够为多通道脑电信号压缩感知重构算法提供更多的时空相关性信息,比传统多通道脑电信号压缩感知重构算法所得的信噪比值提高近12 dB,重构时间减少0.75 s,显著提高多通道脑电信号联合重构性能。     

核-壳结构磁性金属有机骨架材料Fe3O4@UiO-66-NH2的合成、表征及催化性能

UiO-66-NH_2是以Zr4+为金属,以2-氨基对苯二甲酸为配体制备得到的金属有机骨架材料,它是目前报道中具有较高热稳定性和化学稳定性的材料之一。本文以Fe_3O_4为核,以UiO-66-NH_2为壳,采用层层自组装方法制备了核-壳结构的磁性金属有机骨架材料Fe_3O_4@UiO-66-NH_2。利用X射线衍射(XRD)、傅里叶变换红外光谱(FTIR)、透射电子显微镜(TEM)、扫描电子显微镜(SEM)和氮气吸附等对其进行了表征,并考察了该磁性材料在克脑文盖尔(Knoevenagel)缩合反应中的催化性能。结果表明,该磁性材料Fe_3O_4@UiO-66-NH_2为核-壳结构,壳层厚度约为100 nm,氨基含量为1.70 mmol·g-1。该磁性复合材料具有Fe_3O_4和UiO-66-NH_2的双重功能,既可以磁性分离,又具有UiO-66-NH_2的孔结构和催化性能。由于壳层材料中Lewis酸性位(Zr4+)和碱性基团(-NH_2)的协同催化能力及其壳层的纳米尺寸效应,该磁性材料在Knoevenagel缩合反应中表现出和UiO-66-NH_2纳米粒子相当的催化活性。而且,通过磁性分离实现催化剂的多次循环使用后,其结构没有明显变化。