CN106963371A - 基于神经振荡活动检测大鼠学习记忆和认知功能的方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于神经振荡活动检测大鼠学习记忆和认知功能的方法，所述方法包括以下步骤：采集LFPs信号，然后对LFPs信号进行滤波去噪处理，提取出theta节律和gamma节律；对神经节律的耦合关系进行计算，包括同一脑区内的神经节律计算、以及不同脑区间的神经节律计算；将计算出的神经节律作为特征参数；对提取到的特征参数进行统计学分析，从而实现对大鼠学习记忆和认知功能的检测。本发明通过搭建好一个能采集大鼠局部场电位的装置，采集大鼠海马CA1和CA3脑区的LFPs，然后对信号进行时域、频域等的分析，通过分析theta和gamma节律之间的交叉耦合从而反映大鼠学习记忆和认知功能。

Description

基于神经振荡活动检测大鼠学习记忆和认知功能的方法

技术领域

本发明涉及神经计算领域，尤其涉及一种基于神经振荡活动检测大鼠学习记忆和认知功能的方法。

背景技术

从有意识开始，人类就开始了对大脑的研究。2013年美国更是提出了“推进创新神经科技脑研究计划”，简称“脑计划”。旨在探索人类大脑工作机制、绘制脑活动全图，并最终开发出针对大脑疾病的方法。人类脑计划包括神经科学和信息学相互结合的研究，在神经科学的研究中，最常用的动物模型是大鼠和小鼠，它们能够表现出与人类疾病相关的各种行为。

在大鼠模型的研究中，最常用的是行为测试方法，包括研究学习记忆功能用的莫里斯(Morris)水迷宫、巴恩斯(Barnes)迷宫、八臂迷宫，研究焦虑样、抑郁样行为用的强迫游泳测试、高架十字迷宫、旷场试验等。而常用的脑科学研究方法有形态学方法，观察神经元的形态和结构；生理学方法，可在不同生理条件下长时间监测细胞外液中神经递质及其它化合物含量的变化；生物化学法，用来分离、提纯和鉴定组织中的各种分子，定量检测蛋白质的表达；分子生物学，以核酸操作技术为基础；电生理技术，从电压钳到膜片钳技术，从分子水平了解生物膜离子通道的开关动力学；脑成像技术，电子计算机断层扫描(CT)和磁共振成像(MRI)直接反映脑结构的影像，可以说它们是活体脑切片或活的神经解剖，正电子发射型计算机断层显像(PET)主要反映脑内的生化代谢以及生理功能的变化。

此外，大脑在执行复杂的认知功能时，需要许多神经元在多个脑区间协调作用。大脑中的神经节律(或称为神经振荡)通过将相关神经集群的活动联系在一起，为这种协调作用提供了机制。神经振荡活动是多个脑区中神经网络活动的标志，其频率覆盖超过了三个量级，从慢波震荡delta(0.5-3Hz)和theta(3-8Hz)，到较快的gamma(30-80Hz)和高频振荡(80-200Hz)频率范围。在这个频谱中，theta和gamma振荡得到了较多关注，因为它们与更高级的脑功能密切相关。神经振荡的相位指的是某种振荡在某个瞬时偏转的对应角度，这个振荡可以用余弦函数来表示，如在振荡的波峰时，相位为0°，而在波谷时，相位为180°。神经振荡的幅值则指某种振荡在某个瞬时的峰值。因此，神经振荡的耦合从耦合方式上分，可以分为相位-相位耦合(phase-phase coupling,PPC)、相位-幅值耦合(phase-amplitudecoupling,PAC)和幅值-幅值耦合(amplitude-amplitude coupling,AAC)；从参与耦合的节律上分，可以分为同等节律耦合和交叉节律耦合。神经振荡这种高水平空间相干性的振荡，可能是大规模神经集群中时间编码和感觉信息绑定的理想参考信号。

目前，检测大鼠学习记忆和认知功能的方法多为行为学实验(Morris水迷宫等)和生化实验(蛋白质印迹法等)。其中，实验动物的状态、实验环境的条件对行为学试验的结果影响非常大；生化实验的展开需要很多耗材，而且不可以在动物体内进行。

发明内容

本发明提供了一种基于神经振荡活动检测大鼠学习记忆和认知功能的方法，本发明从介观电生理信息水平出发，通过记录大鼠海马CA1和CA3^[2]脑区的局部场电位，并分析其中相关频率的神经振荡耦合，检测大鼠的学习记忆和认知功能，详见下文描述：

一种基于神经振荡活动检测大鼠学习记忆和认知功能的方法，所述方法包括以下步骤：

采集LFPs信号，然后对LFPs信号进行滤波去噪处理，提取出theta节律和gamma节律；

对神经节律的耦合关系进行计算，包括同一脑区内的神经节律计算、以及不同脑区间的神经节律计算；将计算出的神经节律作为特征参数；

对提取到的特征参数进行统计学分析，从而实现对大鼠学习记忆和认知功能的检测。

其中，所述对提取到的特征参数进行统计学分析的步骤具体为：

利用SPSS 20.0统计软件进行数据分析，两组以上数据的比较用单因素方差分析或重复测量的方差分析进行比较，两两数据比较前进行方差齐性检验。

所述对神经节律的耦合关系进行计算，包括同一脑区内的神经节律计算、以及不同脑区间的神经节律计算得步骤具体为：

通过相位锁定值对同一脑区内的神经节律计算耦合关系；

通过PPC_n:m相锁值、调节指数、或相位-幅值耦合_相锁值对不同脑区间的神经节律计算耦合关系。

本发明提供的技术方案的有益效果是：通过搭建好一个能采集大鼠局部场电位(LFPs)的装置，采集大鼠海马CA1和CA3脑区的LFPs，然后对信号进行时域、频域等的分析，通过分析theta和gamma节律之间的交叉耦合从而反映大鼠学习记忆和认知功能。

附图说明

图1为一种基于神经振荡检测大鼠学习记忆和认知功能的方法的流程图；

图2为海马中的兴奋性通路^[1]的示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面对本发明实施方式作进一步地详细描述。

多通道同步或单位神经元技术记录的是神经元水平的电变化，脑电技术记录的是全脑水平的电变化。而局部场电位技术介于二者之间，检测的是中枢局部(通常是核团水平)的电学变化。LFPs记录到的数据反映的是一段时间内所记录核团内所有神经元电学活动的总体情况，它在神经元胞体的功能活动中具有重要意义。

边缘系统的海马是与认知功能最为密切的脑区之一，也是认知障碍相关疾病最常累及的脑区。根据细胞形态的不同，海马可分为海马回和齿状回两个部分，前者包括CA1、CA2、CA3、CA4四部分^[2]，主要由一些锥体神经元组成，后者则基本由颗粒细胞构成。海马存在三条主要的兴奋性通路(如图2所示)：第一条是由内嗅区皮质发出的穿通纤维至海马齿状回的颗粒细胞之间的突触；第二条是颗粒细胞发出的苔藓纤维与CA3区的锥体细胞之间的突触；第三条是CA3区锥体细胞的Schaffer侧枝^[1]与CA1区锥体细胞之间的突触。

因此，在本发明实施例中，采集海马CA1区和CA3区的LFPs。

本发明实施例的主旨是提出一种基于神经振荡信号检测大鼠学习记忆和认知功能的方法。一般在行为学上，Mirror水迷宫实验、Y-迷宫实验等都可以反映大鼠的学习记忆和认知功能。而更重要的是，为了阐明认知功能的生理机制，需要从微观水平出发进行研究如相关脑区蛋白分子的表达情况，神经元结构的变化以及突触可塑性的改变等。该项发明是从介观电生理信息水平出发，通过记录大鼠海马CA1和CA3脑区的局部场电位，并分析其中相关频率的神经振荡耦合，从而达到检测大鼠的学习记忆和认知功能的目的。

实施例1

一种基于神经振荡活动检测大鼠学习记忆和认知功能的方法，参见图1，该方法包括以下步骤：

101：首先采集LFPs信号，然后对LFPs信号进行滤波去噪处理，提取出theta节律和gamma节律；

102：再对神经节律的耦合关系的计算，包括同一脑区内的神经节律计算和不同脑区间的神经节律计算；将计算出的神经节律作为特征参数；

103：对提取到的特征参数进行统计学分析，从而实现对大鼠学习记忆和认知功能保护作用机制的探究。

综上所述，本发明实施例通过上述步骤101至步骤103从介观电生理信息水平出发，通过记录大鼠海马CA1和CA3脑区的局部场电位，并分析其中相关频率的神经节律耦合，检测大鼠的学习记忆和认知功能，满足了实际应用中的多种需要，也为后续研究神经类疾病的治疗手段上提供了新思路。

实施例2

下面结合具体的计算公式、实例以及附图2对实施例1中的方案进行进一步地介绍，详见下文描述：

201：信号采集；

对大鼠进行腹腔注射乌拉坦麻醉(3.5ml/kg)。确定大鼠处于麻醉状态后，将其固定于立体定位仪。将电热毯置于大鼠身下，保持大鼠体温维持在37℃。暴露颅骨，用显微镜进行观察，确定前囟的位置，从而初步确定CA1和CA3脑区的位置(CA1脑区：后2.5mm、旁开2.5mm、皮层下2mm；CA3脑区：后4.2mm、旁开3.5mm、皮层下2.5mm)，在其上方用牙科钻打直径为8mm的小孔，暴露大脑皮层。

开启电生理记录仪器，信号采集系统通过放大器连接记录用单电极。根据前囟的位置，对CA1和CA3脑区进行精确定位，植入电极。操作就绪后，启动记录软件软件，记录自发的局部场电位(LFPs)，采样频率为1kHz。

202：信号预处理；

神经振荡中的theta和gamma振荡得到了较多关注，因为它们与更高级的脑功能密切相关，特别是学习记忆的功能。在本发明实施例中用脑电信号分析工具包(EEGLAB)滤波，提取出theta和gamma节律，并用希尔伯特变换提取相应的相位和幅值。

203：神经节律的耦合关系的计算；

其中，同一脑区内或不同脑区间的信息传递，体现在神经振荡的耦合关系上。这就包含了相同节律(即同等节律)的耦合，和不同节律间(即交叉节律)的交叉耦合。在本发明实施例中衡量神经节律间耦合关系的计算方法有如下几种，其中相位锁定值是针对同等节律使用的，PPC_n:m相锁值、调节指数、相位-幅值耦合_相锁值是针对交叉节律使用的。

一、相位-相位耦合(Phase-phase coupling，PPC)：

1、相位锁定值(Phase locking value，PLV)

PLV被广泛用来度量在某个节律上不同脑区之间的相位同步情况。如用φ_a和φ_b分别代表两个脑区的局部场电位的相位，那么PLV可采用下面公式计算：

其中，N代表信号长度；i为虚数单位；j为计算过程的中间参数；1/Δt代表采样频率。PLV的值在0与1之间，1代表完全同步，0代表完全非同步。

2、PPC_n:m相锁值(PPC_n:m PLV)

交叉节律的PPC，指的是一个低频节律周期里可以包含多少个高频节律周期，也就是高频节律的相位被锁定在低频节律的相位中，这可能与神经信息的精确时间编码有关。对于两个振荡节律f1和f2，假如存在PPC，则两个振荡节律n：m相位锁定，即n个f1振荡环里有m个f2振荡环。n:m相位锁定方法被广泛应用于探究两个节律的相位同步情况，其大小与幅值无关。

应用希尔伯特(Hilbert)变换提取瞬时相位φ_theta和φ_gamma，相位同步是指φ_n:m＝m·φ_theta-n·φ_gamma小于某个常数，用相位差m·φ_theta-n·φ_gamma在复平面的辐射距离来量化分析这两个信号间的同步程度：

其中，N代表信号长度，1/Δt代表采样频率。r＝0表示相位差均匀分布，r＝1表示相位差单值分布。

3、条件互信息(conditional mutual information,CMI)

CMI是基于信号相位的一种算法，一般认为其适用于弱耦合振子间的瞬时相位信号的度量。

互信息(Mutual Information)是信息论里一种有用的信息度量，它可以看成是一个随机变量中包含的关于另一个随机变量的信息量，或者说是一个随机变量由于已知另一个随机变量而减少的不肯定性。通常，把两个随机变量X₁、X₂的互信息定义为：

I(X₁；X₂)＝H(X₁)+H(X₂)-H(X₁,X₂) (3)

其中，H(X₁)、H(X₂)分别为X₁、X₂的香农熵，H(X₁,X₂)为(X₁,X₂)的香农熵。于是，条件互信息的定义为：

I(X₁；X₂|Y)＝H(X₁|Y)+H(X₂|Y)-H(X₁,X₂|Y) (4)

其中，H(X₁|Y)为已知Y的前提下X₁的香农熵；H(X₂|Y)为已知Y的前提下X₂的香农熵；H(X₁,X₂|Y)为已知Y的前提下(X₁,X₂)的香农熵。

在提取两个信号的瞬时相位φ₁、φ₂后，用I(φ₂；φ_1τ|φ₁)来估计包含在信号X₂中的信号X₁在未来时间τ的净信息，作为对耦合方向的度量，反之亦然。因此，条件互信息的定义变成：

i₁＝I(φ₂(t)；Δ_τφ₁|φ₁(t)) (5)

或i₂＝I(φ₁(t)；Δ_τφ₂|φ₂(t))

其中，Δ_τ为时间τ内的相位增量。

其中，对每一个时间点k，定义相位增量为Δ₁(k)＝φ₁(t_k+τ)-φ₁(t_k),同理Δ₂(k)＝φ₂(t_k+τ)-φ₂(t_k)，则CMI算法的耦合方向指数定义为：

其中，i₂、i₁为单向耦合系数。

其中，单向耦合系数i₂度量了系统X₁在多大程度上驱动了系统X₂，即i₂的值越大，表示已知系统X₁的信息，对系统X₂进行预测时，预测的准确度越高，反之亦然。

单向耦合系数i₁和i₂可以用来度量单方向的信息传递量，而归一化的方向指数d_CMI则反应了两个系统的相对驱动关系。d_CMI的取值范围是[-1,1]，当d_CMI取1或-1时，分别表示X₁→X₂和X₂→X₁的单向耦合；当d_CMI取0时，表示对称的双向耦合；当-1<d_CMI<0或0<d_CMI<1时，表示不对称的双向耦合。

二、相位-幅值耦合(Phase-amplitude coupling，PAC)：

1、调节指数(modulation index，MI)

MI方法构造了一个复合信号Z_fph,fam(t)，其相位为低频节律的相位时序φ_fph(t)，幅值为高频节律的幅值时序A_fam(t)：

Z_fph,fam(t)代表了一个复平面上的联合概率密度函数，特定的幅值与相位同时出现可以被检测出来。

则有：

MI_raw＝abs(mean(Z_fph,fam(t)))) (8)

其中，MI_raw为MI的原始值；abs为取绝对值；mean为取平均值。

引入时间延迟τ产生替代数据：

Z_surr(t,τ)＝A_fam(t+τ)*exp(i*φ_fph(t)) (9)

其中，Z_surr(t,τ)为替代数据；A_fam(t+τ)为引入时间延迟τ的高频节律的幅值时序。

归一化的MI值定义为：

MI_Norm＝(MI_raw-μ)/σ (10)

其中，MI_Norm为归一化的MI值；μ是替代数据的均值，σ是标准差。

2、相位-幅值耦合_相锁值(PAC_PLV)

PLV方法可以被用来研究交叉节律间的PAC。为区别于同一节律的PLV方法，用PAC_PLV代表PLV方法应用于交叉节律。原理与PLV相同，所以不再赘述，仅列出算法公式：

其中，PAC_PLV为相位-幅值耦合的相锁值；为theta节律的相位；为gamma节律幅值的相位。

204：通过计算神经节律的耦合关系，得到特征参数，即上述算法计算出的数值。利用SPSS 20.0统计软件进行数据分析，两组以上数据的比较用单因素方差分析或重复测量的方差分析进行比较，两两数据比较前进行方差齐性检验，得到统计结果。

综上所述，上述技术方案详细介绍了基于神经振荡检测大鼠学习记忆和认知功能的方法，通过采集海马区的局部场电位，并提取神经节律的耦合关系，从宏观电生理层面检测大鼠的神经变化，并以此来反映学习记忆和认知功能。此外，该项发明还从机制层面为其他神经类疾病的研究提供了思路。

最佳实施方案拟采用专利转让或技术合作。由于该技术操作简单，基于该技术可应用多种神经类疾病的机制研究，如缺血性痴呆、抑郁症、阿尔兹海默症等。还可以应用于药物治疗效果的检测，通过比较用药前后模型大鼠的神经振荡特征值，判断药物的治疗效果。

参考文献

[1]Kandel E,Schwartz J,Jessell T,et al.Principles of Neural Science,Fifth Edition[M].2013

[2]丁斐.神经生物学.第3版[M].科学出版社,2016.

本领域技术人员可以理解附图只是一个优选实施例的示意图，上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (3)

1.一种基于神经振荡活动检测大鼠学习记忆和认知功能的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

采集LFPs信号，然后对LFPs信号进行滤波去躁处理，提取出theta节律和gamma节律；

对神经节律的耦合关系进行计算，包括同一脑区内的神经节律计算、以及不同脑区间的神经节律计算；将计算出的神经节律作为特征参数；

对提取到的特征参数进行统计学分析，从而实现对大鼠学习记忆和认知功能的检测。

2.根据权利要求1所述的一种基于神经振荡活动检测大鼠学习记忆和认知功能的方法，其特征在于，所述对提取到的特征参数进行统计学分析的步骤具体为：

利用SPSS 20.0统计软件进行数据分析，两组以上数据的比较用单因素方差分析或重复测量的方差分析进行比较，两两数据比较前进行方差齐性检验。

3.根据权利要求1所述的一种基于神经振荡活动检测大鼠学习记忆和认知功能的方法，其特征在于，所述对神经节律的耦合关系进行计算，包括同一脑区内的神经节律计算、以及不同脑区间的神经节律计算得步骤具体为：

通过相位锁定值对同一脑区内的神经节律计算耦合关系；

通过PPC_n:m相锁值、调节指数、或相位-幅值耦合_相锁值对不同脑区间的神经节律计算耦合关系。