[發(fā)明專利]基于多電極陣列體外培養(yǎng)神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的圖像識別方法在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202211449802.1 | 申請日： | 2022-11-18 |
| 公開（公告）號： | CN115810138A | 公開（公告）日： | 2023-03-17 |
| 發(fā)明（設(shè)計）人： | 李曉紅;邵文威;邵琪;陳力群;王有為;姚斌;賈曉利;孟維偉 | 申請（專利權(quán)）人： | 天津大學(xué) |
| 主分類號： | G06V10/82 | 分類號： | G06V10/82;G06V10/764;G06N3/06;G06N3/08 |
| 代理公司： | 大連東方專利代理有限責(zé)任公司 21212 | 代理人： | 陳麗;李洪福 |
| 地址： | 300000*** | 國省代碼： | 天津;12 |
| 權(quán)利要求書： | 查看更多 | 說明書： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 基于 電極 陣列 體外 培養(yǎng) 神經(jīng)元 網(wǎng)絡(luò) 圖像 識別 方法 | ||
1.一種基于多電極陣列體外培養(yǎng)神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的圖像識別方法，其特征在于，所述方法包括：
對生物體的原代神經(jīng)元進(jìn)行提取和體外培養(yǎng)，得到接種有神經(jīng)元細(xì)胞的生物芯片；所述生物芯片有若干個孔，每個孔由多個TiN/SiN平面圓形電極以電極陣列的形式排布在網(wǎng)格中，通過所述孔能夠給予黏附于所述生物芯片上的神經(jīng)元細(xì)胞刺激；
將字母輪廓映射為多電極陣列刺激位點，對均分的四個區(qū)域順序施加四個不同字母電刺激，調(diào)控神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)完成學(xué)習(xí)訓(xùn)練；
采用多通道生物信號采集系統(tǒng)記錄所有通道的放電響應(yīng)；
獲取待識別的圖像數(shù)據(jù)；
對所述放電響應(yīng)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分析，得到圖像分類特征矩陣；
利用支持向量機對所述圖像分類特征矩陣進(jìn)行分類，識別出所述圖像。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多電極陣列體外培養(yǎng)神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的圖像識別方法，其特征在于，還包括：學(xué)習(xí)訓(xùn)練前使用隨機點刺激方法對神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行刺激。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多電極陣列體外培養(yǎng)神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的圖像識別方法，其特征在于，四個不同的字母為：L、O、I、X。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于多電極陣列體外培養(yǎng)神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的圖像識別方法，其特征在于，學(xué)習(xí)訓(xùn)練完成后還包括：對神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行字母原位測試和字母換位測試；
所述字母原位測試，包括：對四個字母按順序?qū)ο鄳?yīng)區(qū)域的電極施加刺激；
所述字母換位測試，包括：對原來L位置區(qū)域施加O刺激，對O位置施加I刺激，對I位置施加X，對X位置施加L。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多電極陣列體外培養(yǎng)神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的圖像識別方法，其特征在于，對生物體的原代神經(jīng)元進(jìn)行提取和體外培養(yǎng)，包括：
從生物體分離皮層神經(jīng)元；
對所述皮層神經(jīng)元進(jìn)行皮層組織解離，得到神經(jīng)元細(xì)胞；
將所述神經(jīng)元細(xì)胞接種于生物芯片中；
將生物芯片放置在預(yù)設(shè)溫度的二氧化碳培養(yǎng)箱中預(yù)設(shè)時間；
每隔預(yù)設(shè)周期更換維持培養(yǎng)基。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多電極陣列體外培養(yǎng)神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的圖像識別方法，其特征在于，對所述放電響應(yīng)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分析，得到圖像分類特征矩陣，包括：
導(dǎo)出記錄的數(shù)據(jù)，并進(jìn)行數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)化；
檢測峰電位，識別峰值的時間和位置；
檢測神經(jīng)元爆發(fā)，并統(tǒng)計爆發(fā)中包含的峰電位個數(shù)，爆發(fā)持續(xù)時間以及有多少個電極在同一時間產(chǎn)生了爆發(fā)事件；
將每次刺激后每個電極響應(yīng)的峰電位作為圖像分類的特征，得到圖像分類特征矩陣。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于多電極陣列體外培養(yǎng)神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的圖像識別方法，其特征在于，還包括：
基于刺激時間點計算刺激后特定事件窗內(nèi)峰電位個數(shù)，根據(jù)時間窗大小計算每個電極的平均放電率；
基于所述平均放電率進(jìn)行分析，評估學(xué)習(xí)訓(xùn)練過程對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的影響。
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