RU2659712C1 - Method for the identification of small concentrations of explosive and narcotic substances in the air based on analysis of bioelectric potentials of rat olfactory analyzer - Google Patents
Method for the identification of small concentrations of explosive and narcotic substances in the air based on analysis of bioelectric potentials of rat olfactory analyzer Download PDFInfo
- Publication number
- RU2659712C1 RU2659712C1 RU2017116402A RU2017116402A RU2659712C1 RU 2659712 C1 RU2659712 C1 RU 2659712C1 RU 2017116402 A RU2017116402 A RU 2017116402A RU 2017116402 A RU2017116402 A RU 2017116402A RU 2659712 C1 RU2659712 C1 RU 2659712C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- rat
- training
- signal
- odor
- multilayer neural
- Prior art date
Links
- 239000000126 substance Substances 0.000 title claims abstract description 43
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 39
- 239000002360 explosive Substances 0.000 title claims abstract description 24
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 title claims abstract description 19
- 230000003533 narcotic effect Effects 0.000 title claims abstract description 12
- 238000012549 training Methods 0.000 claims abstract description 36
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 claims abstract description 27
- 230000008569 process Effects 0.000 claims abstract description 5
- 235000019645 odor Nutrition 0.000 claims description 46
- 210000000956 olfactory bulb Anatomy 0.000 claims description 20
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 18
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 13
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 claims description 7
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 6
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 2
- 230000000295 complement effect Effects 0.000 claims 1
- 239000013598 vector Substances 0.000 abstract description 77
- 210000004556 brain Anatomy 0.000 abstract description 13
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 8
- 238000002566 electrocorticography Methods 0.000 abstract description 5
- 238000005259 measurement Methods 0.000 abstract description 4
- 241000700159 Rattus Species 0.000 description 45
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 28
- 230000035943 smell Effects 0.000 description 24
- 241001465754 Metazoa Species 0.000 description 23
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 16
- 238000003491 array Methods 0.000 description 14
- 239000003814 drug Substances 0.000 description 11
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 11
- 230000000638 stimulation Effects 0.000 description 11
- 229940079593 drug Drugs 0.000 description 10
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 9
- ZPUCINDJVBIVPJ-LJISPDSOSA-N cocaine Chemical compound O([C@H]1C[C@@H]2CC[C@@H](N2C)[C@H]1C(=O)OC)C(=O)C1=CC=CC=C1 ZPUCINDJVBIVPJ-LJISPDSOSA-N 0.000 description 8
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 8
- SPSSULHKWOKEEL-UHFFFAOYSA-N 2,4,6-trinitrotoluene Chemical compound CC1=C([N+]([O-])=O)C=C([N+]([O-])=O)C=C1[N+]([O-])=O SPSSULHKWOKEEL-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 6
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 6
- 210000001706 olfactory mucosa Anatomy 0.000 description 6
- 239000004033 plastic Substances 0.000 description 6
- 102000005962 receptors Human genes 0.000 description 6
- 108020003175 receptors Proteins 0.000 description 6
- 239000000015 trinitrotoluene Substances 0.000 description 6
- 210000000988 bone and bone Anatomy 0.000 description 5
- 230000006870 function Effects 0.000 description 5
- 210000003625 skull Anatomy 0.000 description 5
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 5
- 241000257303 Hymenoptera Species 0.000 description 4
- 238000010171 animal model Methods 0.000 description 4
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 4
- 229960003920 cocaine Drugs 0.000 description 4
- 239000011521 glass Substances 0.000 description 4
- 210000004379 membrane Anatomy 0.000 description 4
- 239000012528 membrane Substances 0.000 description 4
- QPJVMBTYPHYUOC-UHFFFAOYSA-N methyl benzoate Chemical compound COC(=O)C1=CC=CC=C1 QPJVMBTYPHYUOC-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 4
- 210000003455 parietal bone Anatomy 0.000 description 4
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 description 4
- 230000029058 respiratory gaseous exchange Effects 0.000 description 4
- QTBSBXVTEAMEQO-UHFFFAOYSA-N Acetic acid Chemical compound CC(O)=O QTBSBXVTEAMEQO-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 3
- 241000238631 Hexapoda Species 0.000 description 3
- 230000007177 brain activity Effects 0.000 description 3
- 230000001143 conditioned effect Effects 0.000 description 3
- 238000010790 dilution Methods 0.000 description 3
- 239000012895 dilution Substances 0.000 description 3
- 239000003205 fragrance Substances 0.000 description 3
- 210000003128 head Anatomy 0.000 description 3
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 3
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 3
- 210000001331 nose Anatomy 0.000 description 3
- 210000004303 peritoneum Anatomy 0.000 description 3
- 230000006461 physiological response Effects 0.000 description 3
- 230000011514 reflex Effects 0.000 description 3
- 229920006395 saturated elastomer Polymers 0.000 description 3
- 238000012216 screening Methods 0.000 description 3
- 239000000758 substrate Substances 0.000 description 3
- 238000012935 Averaging Methods 0.000 description 2
- 241000282472 Canis lupus familiaris Species 0.000 description 2
- 102000012547 Olfactory receptors Human genes 0.000 description 2
- 108050002069 Olfactory receptors Proteins 0.000 description 2
- 229910000831 Steel Inorganic materials 0.000 description 2
- 238000004026 adhesive bonding Methods 0.000 description 2
- 210000003050 axon Anatomy 0.000 description 2
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 2
- 150000001875 compounds Chemical class 0.000 description 2
- 238000011161 development Methods 0.000 description 2
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 2
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 description 2
- 210000001951 dura mater Anatomy 0.000 description 2
- 210000002454 frontal bone Anatomy 0.000 description 2
- 238000002599 functional magnetic resonance imaging Methods 0.000 description 2
- 239000000383 hazardous chemical Substances 0.000 description 2
- 238000007654 immersion Methods 0.000 description 2
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 2
- 229940095102 methyl benzoate Drugs 0.000 description 2
- 239000004081 narcotic agent Substances 0.000 description 2
- 210000003928 nasal cavity Anatomy 0.000 description 2
- 230000002787 reinforcement Effects 0.000 description 2
- 230000004044 response Effects 0.000 description 2
- 230000008786 sensory perception of smell Effects 0.000 description 2
- 239000010959 steel Substances 0.000 description 2
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 2
- 241000282465 Canis Species 0.000 description 1
- 241000699800 Cricetinae Species 0.000 description 1
- 241000699662 Cricetomys gambianus Species 0.000 description 1
- 238000004566 IR spectroscopy Methods 0.000 description 1
- 102000004310 Ion Channels Human genes 0.000 description 1
- 241000124008 Mammalia Species 0.000 description 1
- 239000000024 RDX Substances 0.000 description 1
- 230000036982 action potential Effects 0.000 description 1
- 230000004913 activation Effects 0.000 description 1
- 230000032683 aging Effects 0.000 description 1
- 210000004727 amygdala Anatomy 0.000 description 1
- 230000001580 bacterial effect Effects 0.000 description 1
- 230000003542 behavioural effect Effects 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000003925 brain function Effects 0.000 description 1
- 210000004027 cell Anatomy 0.000 description 1
- 210000001175 cerebrospinal fluid Anatomy 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 239000002537 cosmetic Substances 0.000 description 1
- 238000005520 cutting process Methods 0.000 description 1
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 1
- 239000005548 dental material Substances 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000004090 dissolution Methods 0.000 description 1
- 230000004064 dysfunction Effects 0.000 description 1
- 229920001971 elastomer Polymers 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 210000000981 epithelium Anatomy 0.000 description 1
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 1
- 210000003722 extracellular fluid Anatomy 0.000 description 1
- 239000000835 fiber Substances 0.000 description 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 1
- 238000004817 gas chromatography Methods 0.000 description 1
- 210000001320 hippocampus Anatomy 0.000 description 1
- 210000003016 hypothalamus Anatomy 0.000 description 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 1
- 238000001871 ion mobility spectroscopy Methods 0.000 description 1
- 210000003715 limbic system Anatomy 0.000 description 1
- 238000004949 mass spectrometry Methods 0.000 description 1
- 230000028161 membrane depolarization Effects 0.000 description 1
- 229960001252 methamphetamine Drugs 0.000 description 1
- 230000000813 microbial effect Effects 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 210000003097 mucus Anatomy 0.000 description 1
- 210000003205 muscle Anatomy 0.000 description 1
- 210000005036 nerve Anatomy 0.000 description 1
- 230000001537 neural effect Effects 0.000 description 1
- 210000002569 neuron Anatomy 0.000 description 1
- 210000000196 olfactory nerve Anatomy 0.000 description 1
- 210000002475 olfactory pathway Anatomy 0.000 description 1
- 230000002450 orbitofrontal effect Effects 0.000 description 1
- 230000008520 organization Effects 0.000 description 1
- 238000000053 physical method Methods 0.000 description 1
- 230000035479 physiological effects, processes and functions Effects 0.000 description 1
- 230000035790 physiological processes and functions Effects 0.000 description 1
- 235000017807 phytochemicals Nutrition 0.000 description 1
- 229930000223 plant secondary metabolite Natural products 0.000 description 1
- 238000004321 preservation Methods 0.000 description 1
- 238000011084 recovery Methods 0.000 description 1
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 1
- 210000004761 scalp Anatomy 0.000 description 1
- 230000011664 signaling Effects 0.000 description 1
- 238000004611 spectroscopical analysis Methods 0.000 description 1
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 1
- 230000001629 suppression Effects 0.000 description 1
- 229910000811 surgical stainless steel Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000013076 target substance Substances 0.000 description 1
- 230000001225 therapeutic effect Effects 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
- 238000000844 transformation Methods 0.000 description 1
- WFKWXMTUELFFGS-UHFFFAOYSA-N tungsten Chemical compound [W] WFKWXMTUELFFGS-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 229910052721 tungsten Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000010937 tungsten Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
- G01N33/22—Fuels; Explosives
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F41—WEAPONS
- F41H—ARMOUR; ARMOURED TURRETS; ARMOURED OR ARMED VEHICLES; MEANS OF ATTACK OR DEFENCE, e.g. CAMOUFLAGE, IN GENERAL
- F41H11/00—Defence installations; Defence devices
- F41H11/12—Means for clearing land minefields; Systems specially adapted for detection of landmines
- F41H11/13—Systems specially adapted for detection of landmines
- F41H11/132—Biological systems, e.g. with detection by animals or plants
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/02—Neural networks
- G06N3/06—Physical realisation, i.e. hardware implementation of neural networks, neurons or parts of neurons
- G06N3/061—Physical realisation, i.e. hardware implementation of neural networks, neurons or parts of neurons using biological neurons, e.g. biological neurons connected to an integrated circuit
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Biophysics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Pathology (AREA)
- Neurology (AREA)
- Zoology (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Microelectronics & Electronic Packaging (AREA)
- Public Health (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Surgery (AREA)
- Food Science & Technology (AREA)
- Medicinal Chemistry (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- Immunology (AREA)
- Measurement And Recording Of Electrical Phenomena And Electrical Characteristics Of The Living Body (AREA)
Abstract
Description
Область техникиTechnical field
Изобретение относится к области скрытного обнаружения с высокой чувствительностью наркотических веществ с концентрацией не более 0,1 мкг/м3 и взрывчатых веществ порядка 0,01 мкг/м3 и может быть использовано в целях безопасности аэропортов, вокзалов, стадионов и других мест скопления людей.The invention relates to the field of secretive detection with high sensitivity of narcotic substances with a concentration of not more than 0.1 μg / m 3 and explosives of the order of 0.01 μg / m 3 and can be used for security purposes at airports, railway stations, stadiums and other crowded places .
Уровень техникиState of the art
Обеспечение безопасности является одной из приоритетных задач каждого государства, а своевременное определение мест с потенциально опасными веществами такими как взрывчатые вещества или наркотические средства является необходимым элементом обеспечения безопасности. Существуют различные способы для обнаружения таких веществ техническими устройствами, которые основываются как на химических, так и физических способах определения. Наибольшее распространение получили приборы, в которых используются такие методы анализа как газовая хроматография, ионно-дрейфовая спектрометрия, масс - спектрометрия. Как указывается в статье А.В. Кихтенко и К.В. Елисеева (Кихтенко А.В., Елисеев К.В. Обнаружение взрывоопасных объектов: аппаратурное обеспечение антитеррористических служб // Российский химический журнал. 2005. Т. XLIX. №4. с. 132-137) [1], большинство таких приборов обладают достаточно высокой чувствительностью и предел их обнаружения заданных веществ составляет 1000-0,01 мкг/м3, а время анализа пробы занимает от нескольких до сотен секунд. В случае использования анализаторов на основе спектрометрии ионной подвижности (RU 2471179 МПК G01N 27/64, дата публикации 2012-12-27) [2], (RU 2360242 МПК G01N 30/96, дата публикации 2006-01-26) [3], (RU 2231781 МПК G01N 27/62, дата публикации, 2004-06-27) [4], (RU 2398309 МПК H01J 49/40, G01N 27/64, дата публикации 2009-07-16) [5], (RU 2354963 МПК G01N 27/62, G01N 30/64, дата публикации 2007-11-08)[6], (RU 2329563 МПК H01J 49/40, G01N 27/64, дата публикации 2006-12-25) [7], (RU 2460067 МПК G01N 27/62, дата публикации 2011-04-20)[8] (заявка WO 2008049488 А1 МПК G01N 27/62A, H01J 49/10B, H01J 49/16, G01N 27/64, дата публикации 2012-06-20) [9] время анализа составляет 1-15 с, а чувствительность до 1000 мкг/м3. При использования газовых хроматографов (RU 2395076 МПК G01N 27/64, дата публикации 2009-03-23) [10], (RU 2431212 МПК H01J 49/40, дата публикации 2010-07-09) [11], (CN 2622705 Y, МПК G01N 30/72, H01J 49/26, дата публикации 2003-05-20) [12], (US 6470730 В1, МПК G01N 1/00, G01N 1/02, G01N 1/22, G01N 1/28, G01N33/00, дата публикации 2000-08-18) [13] чувствительность повышается до 0,1 мкг/м3 к определяемым веществам, но увеличивается время анализа до 20-200 с, а так же требуется предварительная пробоподготовка. Необходимо так же отметить, что существенными недостатками газоанализаторов и газохроматографов являются зависимость точности измерений от температуры и влажности окружающей среды.Ensuring security is one of the priorities of each state, and timely identification of places with potentially hazardous substances such as explosives or drugs is a necessary element of security. There are various methods for detecting such substances by technical devices that are based on both chemical and physical methods of determination. The most widely used instruments are those that use analysis methods such as gas chromatography, ion-drift spectrometry, mass spectrometry. As indicated in the article by A.V. Kikhtenko and K.V. Eliseeva (Kikhtenko A.V., Eliseev K.V. Detection of explosive objects: hardware of anti-terrorist services // Russian Chemical Journal. 2005. T. XLIX. No. 4. p. 132-137) [1], most of these devices have sufficiently high sensitivity and the limit of their detection of the specified substances is 1000-0.01 μg / m 3 and the analysis time of the sample takes from several to hundreds of seconds. In the case of analyzers based on ion mobility spectrometry (RU 2471179 IPC G01N 27/64, publication date 2012-12-27) [2], (RU 2360242 IPC G01N 30/96, publication date 2006-01-26) [3] , (RU 2231781 IPC G01N 27/62, publication date, 2004-06-27) [4], (RU 2398309 IPC H01J 49/40, G01N 27/64, publication date 2009-07-16) [5], ( RU 2354963 IPC G01N 27/62, G01N 30/64, publication date 2007-11-08) [6], (RU 2329563 IPC H01J 49/40, G01N 27/64, publication date 2006-12-25) [7] , (RU 2460067 IPC G01N 27/62, publication date 2011-04-20) [8] (application WO 2008049488 A1 IPC G01N 27 / 62A, H01J 49 / 10B, H01J 49/16, G01N 27/64, publication date 2012 -06-20) [9] the analysis time is 1-15 s, and the sensitivity is up to 1000 μg / m 3 . When using gas chromatographs (RU 2395076 IPC G01N 27/64, publication date 2009-03-23) [10], (RU 2431212 IPC H01J 49/40, publication date 2010-07-09) [11], (CN 2622705 Y , IPC G01N 30/72, H01J 49/26, publication date 2003-05-20) [12], (US 6470730 B1, IPC G01N 1/00, G01N 1/02, G01N 1/22, G01N 1/28, G01N33 / 00, publication date 2000-08-18) [13] the sensitivity increases to 0.1 μg / m 3 for the substances to be determined, but the analysis time increases to 20-200 s, and preliminary sample preparation is also required. It should also be noted that significant disadvantages of gas analyzers and gas chromatographs are the dependence of the accuracy of measurements on temperature and humidity.
Наряду с техническими устройствами, для обнаружения взрывчатых и наркотических веществ активно используются животные (Frederickx С., Verheggen F.J., Haubruge Е. Biosensors in forensic sciences// Biotechnol. Agron. Soc. Environ. 2011. Vol. 15. №4. P. 449-458) [14]. Наиболее часто в этих целях используют служебных собак, которых обучают сигнализировать о наличии в воздухе запаха искомого вещества определенными поведенческими реакциями в виде лая, стойки, сигнального поведения (RU 2426141 МПК G01S 1/02, дата публикации 2010-03-09) [15], (RU 2338175 МПК G01N 1/22, А01К 15/00, дата публикации 2006-09-29) [16]. Однако, несмотря на то, что эти животные хорошо зарекомендовали себя в обнаружении, их использование сопряжено со значительными экономическими и организационными затратами, связанными с условиями содержания и дрессуры, требующей специалиста кинолога и не обеспечивают скрытность обнаружения. Поэтому область их применения ограничена и зависит от состояния животного и его текущих потребностей. Учитывая это, в настоящее время все более активно осуществляется поиск других животных-макросматиков, которых можно использовать в этих целях.Along with technical devices, animals are actively used to detect explosive and narcotic substances (Frederickx C., Verheggen FJ, Haubruge E. Biosensors in forensic sciences // Biotechnol. Agron. Soc. Environ. 2011. Vol. 15. No. 4. P. 449-458) [14]. Most often, service dogs are used for these purposes, which are trained to signal the presence of the smell of the desired substance in the air by certain behavioral reactions in the form of barking, stance, signaling behavior (RU 2426141 IPC
Наиболее известными примерами являются:The most famous examples are:
- использование бельгийской неправительственной организацией (АРОРО Anti-Persoonsmijnen Ontmijnende Product Ontwikkeling «развитие продуктов обнаружения противопехотных мин», https://www.apopo.org/en/componentyone/summarv?show=265, дата публикации 2014-09-19) [17] хомяковидных (Cricetomys gambianus) крыс для поиска и обнаружения мин в странах Африки, Тайланде и Камбодже;- use by a Belgian non-governmental organization (AROPO Anti-Persoonsmijnen Ontmijnende Product Ontwikkeling “Development of anti-personnel mine detection products”, https://www.apopo.org/en/componentyone/summarv?show=265, publication date 2014-09-19) [ 17] hamster (Cricetomys gambianus) rats for search and detection of mines in Africa, Thailand and Cambodia;
- использование крыс в качестве биологических сенсоров для поиска взрывчатки компанией TAMAR Group (Израиль, Web: http://news.sky.com/story/1010634/sniffer-mice-used-to-detect-bombs-and-drugs, дата публикации 2012-11-13) [18];- the use of rats as biological sensors for explosives by the TAMAR Group (Israel, Web: http://news.sky.com/story/1010634/sniffer-mice-used-to-detect-bombs-and-drugs, publication date 2012-11-13) [18];
Недостатком указанных способов является использование условно рефлекторного обучения животных, которое требует времени и подготовленных специалистов.The disadvantage of these methods is the use of conditioned reflex training of animals, which requires time and trained specialists.
Наряду с млекопитающими, известно использование для обнаружения наркотических и взрывчатых веществ насекомых. Так, например, пчел используют для обнаружения тротила, гексогена, пластической взрывчатки на его основе, а также наркотиков - метамфетамина и кокаина (заявка US 2005009444 А1, НКИ 449/27, 119/420, 119/65, 119/421, МПК G01N33/00, дата публикации 2002-12-20) [19], (Rains G.C., Tomberlin J.K., Kulasiri D. Using insect sniffing devices for detection // Trends Biotechnol. 2008. Vol. 26. №6. P. 288-294) [20].Along with mammals, the use of insects for the detection of narcotic and explosive substances is known. For example, bees are used to detect TNT, RDX, plastic explosives based on it, as well as drugs - methamphetamine and cocaine (application US 2005009444 A1, NKI 449/27, 119/420, 119/65, 119/421, IPC G01N33 / 00, publication date 2002-12-20) [19], (Rains GC, Tomberlin JK, Kulasiri D. Using insect sniffing devices for detection // Trends Biotechnol. 2008. Vol. 26. No. 6. P. 288-294 ) [twenty].
Известны также устройства, представляющие собой биотехническую систему, компонентом которой является пчела и техническое устройство, позволяющее оценивать ее поведение (Обнаружение взрывчатки при помощи пчел Web: http://www.pergam.ru/articles/biogasanalizer.htm, дата публикации 28.11.2013) [20], (заявка US 20120264353 А1, НКИ 449/2, 449/1, МПК А01К 51/00, А01К 55/00, дата публикации 2011-04-04) [22]. Однако, полезность использования вызывает сомнения в виду сложности обучения, зависимости поведения пчел от времени года.Also known devices, which are a biotechnological system, a component of which is a bee and a technical device that allows you to evaluate its behavior (Detection of explosives using bees Web: http://www.pergam.ru/articles/biogasanalizer.htm,
Известно использование устройств типа «электронный нос» ( М.М., Manso A.G., Orellana C.G.O., Velasco H.M., Caballero R.G. and Peguero Chamizo J.C. Acetic Acid Detection Threshold in Synthetic Wine Samples of a Portable Electronic Nose//Sensors. 2013. Vol. 13. P. 208-220, doi:10.3390/s130100208) [23] моделирующий обоняние собаки (Dog-inspired scent detfector sniffs out explosives and narcotics Web:http://www.gizmag.com/electronic-nose/25128/, дата публикации 21.11.2012) [24].It is known to use devices of the "electronic nose" type ( M.M., Manso AG, Orellana CGO, Velasco HM, Caballero RG and Peguero Chamizo JC Acetic Acid Detection Threshold in Synthetic Wine Samples of a Portable Electronic Nose // Sensors. 2013. Vol. 13. P. 208-220, doi: 10.3390 / s130100208) [23] simulating the dog's sense of smell (Dog-inspired scent detfector sniffs out explosives and narcotics Web: http: //www.gizmag.com/electronic-nose/25128/,
Недостатками устройств данного типа являются техническая сложность их создания, зависимость чувствительности от изменений температуры и влажности окружающей среды, а также «старение» чувствительных элементов системы.The disadvantages of devices of this type are the technical complexity of their creation, the dependence of sensitivity on changes in temperature and humidity, as well as the "aging" of sensitive elements of the system.
На современном этапе перспективными являются способы выявления в воздухе малых концентраций взрывчатых и наркотических веществ на основе анализа биоэлектрических потенциалов обонятельного анализатора крысы. Известно, что животные-макросматики, в частности крысы, обладают чрезвычайно высокой обонятельной чувствительностью. Крысы определяли пары тринитротолуола при их концентрации 2,44 мкг/м3 с вероятностью 100%, при их концентрации 1,32 мкг/м3 - 95%, и при концентрации 1,07 мкг/м3 - 60% практически при отсутствии ложных срабатываний (Yinon J., Zitrin S. Modern methods and applications in analysis of explosives. Chichester, UK; New York, USA: Wiley. 1996, 316 c.) [25].At the present stage, methods for detecting low concentrations of explosive and narcotic substances in the air based on the analysis of the bioelectric potentials of the olfactory rat analyzer are promising. It is known that animal macromatics, in particular rats, have an extremely high olfactory sensitivity. Rats determined trinitrotoluene pairs at a concentration of 2.44 μg / m 3 with a probability of 100%, at a concentration of 1.32 μg / m 3 - 95%, and at a concentration of 1.07 μg / m 3 - 60% with virtually no false positives (Yinon J., Zitrin S. Modern methods and applications in analysis of explosives. Chichester, UK; New York, USA: Wiley. 1996, 316 c.) [25].
Существующие технологии включают в себя дистанционно управляемых животных, способных передвигаться через трудно проходимую территорию, в отличие от роботов у них нет необходимости в подзарядке батареи. Животное снабжается приборами с электронными коммуникационными устройствами и датчиками, и управляется с помощью пульта дистанционной стимуляции мозга (заявка US 2003/0199944, МПК, МПИ дата публикации)) [26], заявка US 2013098310 А1 МПК А01К 1/03, А01К 15/02, A61N 1/36, A61N 1/372, B62D 63/02, G06N 3/06, Н02Н 1/00, дата публикации 2013-04-25) [27], в котором дистанционно управляемое животное обучается искать целевые запахи и может автономно нести электронные датчики в недоступные или опасные места для проведения различных миссий, в том числе для поиска людей, похороненных в куче щебня, правоохранительных операций и обнаружения взрывчатых веществ, химикатов и других опасных материалов. Это изобретение направлено на решение вышеуказанных и других проблем путем создания способа и устройства для телеуправления, наведения и тренировки обнаружению запаха, свободно перемещающегося животного через стимуляцию его мозга. В одной из возможных конструкции, используются шестнадцать электродов, имплантированных в мозг животного. Электроды имплантируют в вентральную область покрышки или другие области латерального гипоталамуса для стимуляции центра удовольствия при обучении распознавания запахов.Existing technologies include remotely controlled animals that can move through difficult terrain; unlike robots, they do not need to recharge their batteries. The animal is supplied with devices with electronic communication devices and sensors, and is controlled using the remote brain stimulation (application US 2003/0199944, IPC, MPI publication date)) [26], application US 2013098310 A1 IPC A01K 1/03, A01K 15/02 , A61N 1/36, A61N 1/372, B62D 63/02, G06N 3/06,
Однако, известный способ связан с выработкой условных рефлексов животного на получение награды.However, the known method is associated with the development of conditioned reflexes of the animal to receive rewards.
Известна система измерения и блок для регистрации электроэнцефалограммы (ЭЭГ) у мелких животных (крысы) с помощью множества электродов, которые покрывают или скальп, или поверхность мозга (WO 2011132756 А1, МПК А61В 5/0478, А61В 5/0476, А01К 67/00, А61В 5/055, А61В 5/0408, А61В 5/0492, дата публикации 2011-10-27) [28]. Система используется для неинвазивной регистрации ЭЭГ одновременно с функциональной магниторезонансной томографии (ФМРТ), а также электрокардиограммой (ЭКГ) и инфракрасной спектроскопией.A known measurement system and a unit for recording an electroencephalogram (EEG) in small animals (rats) using a plurality of electrodes that cover either the scalp or the surface of the brain (WO 2011132756 A1, IPC A61B 5/0478, A61B 5/0476, A01K 67/00 , А61В 5/055, А61В 5/0408, АВВ 5/0492, publication date 2011-10-27) [28]. The system is used for non-invasive registration of EEG simultaneously with functional magnetic resonance imaging (fMRI), as well as an electrocardiogram (ECG) and infrared spectroscopy.
Известно устройство для скрининга на содержание компонента наркотика/лекарственных средств, при котором стимулируют обонятельную слизистую организма таким образом, что через направленную активацию или подавление функций мозга корректируются физиологические функции (ЕР 1234540 А1, МПК А01К 1/03, А01К 29/00, А61В 5/0478, А61В 5/0484, G01N 33/50, дата публикации 2002-08-28) [29].A device for screening for the content of a drug / drug component is known, in which the olfactory mucosa of the body is stimulated in such a way that physiological functions are corrected through directed activation or suppression of brain functions (EP 1234540 A1, IPC A01K 1/03, A01K 29/00, A61B 5 / 0478, AB 5/0484, G01N 33/50, publication date 2002-08-28) [29].
Аппарат для скрининга измеряет паттерн стимуляции обонятельной луковицы, который формируется, когда обонятельная слизистая стимулируется веществом, которое представляет собой кандидат компонента наркотика и вводится к обонятельной слизистой организма. Устройство скрининга затем анализирует паттерн стимуляции таким образом, чтобы проверить корреляцию между паттерном стимуляции и физиологической реакцией, вызванной в организме веществом, которое активирует или подавляет мозг через стимуляцию обонятельной слизистой.The screening apparatus measures the stimulation pattern of the olfactory bulb, which is formed when the olfactory mucosa is stimulated by a substance that is a candidate component of the drug and is introduced to the olfactory mucosa of the body. The screening device then analyzes the stimulation pattern in such a way as to check the correlation between the stimulation pattern and the physiological response caused in the body by a substance that activates or inhibits the brain through stimulation of the olfactory mucosa.
Электродная матрица крепится на обонятельной луковице экспериментального животного.The electrode matrix is mounted on the olfactory bulb of the experimental animal.
Измерительный электрод содержит субстрат, сформированный из изолирующей пленки и шестнадцати микроэлектродов, которые расположены на поверхности субстрата в форме 4×4 матрицы. Субстрат имеет толщину от 1 мкм до 100 мкм и формируется в виде квадрата, каждая сторона которого составляет около 2 мм. Шаг между парой соседних микроэлектродов составляет около 500 мкм. Способ лечения сниженной обонятельной чувствительности включает шаги: введение компонента вещества возбуждающего обонятельную луковицу; измерение электрического сигнала, генерируемого в обонятельной луковице экспериментального животного, когда компонент вещества, воздействующий на обонятельную слизистую, управляет обонятельной выстилкой экспериментального животного для получения паттерна электрического сигнала: определение корреляции между электрическим паттерном сигнала, а также тип и уровень физиологического ответа, индуцированного у подопытного животного паттерном электрического сигнала; и подача паттерна электрического сигнала, который является достаточным для генерирования, предполагаемой физиологической реакции, к обонятельной луковице тестируемого животного в виде паттерна стимуляции. Устройство используется для тестирования фармацевтических препаратов.The measuring electrode contains a substrate formed of an insulating film and sixteen microelectrodes, which are located on the surface of the substrate in the form of a 4 × 4 matrix. The substrate has a thickness of 1 μm to 100 μm and is formed in the form of a square, each side of which is about 2 mm. The step between a pair of adjacent microelectrodes is about 500 microns. A method of treating decreased olfactory sensitivity includes the steps of: administering a component of a substance that stimulates the olfactory bulb; measurement of the electrical signal generated in the olfactory bulb of the experimental animal when the component of the substance acting on the olfactory mucosa controls the olfactory lining of the experimental animal to obtain an electric signal pattern: determining the correlation between the electric signal pattern and the type and level of physiological response induced in the experimental animal electric signal pattern; and supplying a pattern of an electrical signal that is sufficient to generate the expected physiological response to the olfactory bulb of the test animal in the form of a stimulation pattern. The device is used to test pharmaceuticals.
Известная система и способ для обнаружения активности мозга в ответ на химический раздражитель включает имплантацию электрода в мозг субъекта и измерение амплитуды соответствующих мозговых волн до и после введения химического раздражителя (WO 2005037100 А1, МПК А61В 5/0484, А61В 5/04847, А61В 5/4011, дата публикации 2005-04-28) [30]. Химический стимул представляет собой соединение или смесь соединений микробного, бактериального или фитохимического происхождения. Химический стимул, который дает желаемое изменение, может быть добавлен к фармацевтической, пищевой, косметической или другой промышленной продукции, потребляемой человеком или животным, или использоваться в целях повышения уровня чувствительности мозга. Это особенно выгодно при вкусовых и запаховых дисфункциях. Система использует по меньшей мере два измерительных электрода: один в структурах лимбической системы (гиппокампе или миндалине), а другой в орбитофронтальной коре или области вентральной покрышки, референтный электрод, имплантирован в пириформную кору или обонятельную луковицу головного мозга крысы, мыши. Измеряют амплитуду альфа, бета, гамма, дельта, или тета волн мозга. Исследуемые вещества вводят перорально или назально с помощью специального модуля. Система содержит средство для обработки и анализа корреляции между измеренным электрическим сигналом и мозговой активностью. Предъявляемыми химическими стимулами являются запах или вкус. Система используется в терапевтических целях.A known system and method for detecting brain activity in response to a chemical stimulus involves implanting an electrode into a subject’s brain and measuring the amplitude of the corresponding brain waves before and after the introduction of a chemical stimulus (WO 2005037100 A1,
Наиболее близким аналогом по выполнению и достигаемому результату к настоящему изобретению является детектор наркотиков на основе обоняния животного (CN 1865996, МПК А61В 5/00, G01N 33/00, дата публикации 2006-11-22) [31], принимаемый за прототип, который включает: CCD -камеру, микро электродную матрицу, референтный электрод, прикрепленный винтами на черепе животного, предусилитель, фильтр, четырех рукавный лабиринт для подачи запахов крысе и компьютерную систему управления и анализа. Электрическая активность нейронов обонятельной коры животного продуцирует специфическую память на летучее вещество, размещенное в небольших участках лабиринта. На этапе обучения животное помещают в центральную область лабиринта, исследуемое вещество в камеру на конце одного из рукавов, при правильном выборе камеры крыса получает стимуляцию центра удовольствия с одновременной подачей пищи. Наблюдение за поведением животного ведется CCD - камерой, подключенной к ПК. Записывают электрическую активность крысы при правильном выборе места нахождения летучего вещества на карту сбора данных. В реальных условиях ЭЭГ крысы сравнивается с ЭЭГ базы данных и на основе анализа совпадений делают вывод о наличии наркотика в проверяемом объекте.The closest analogue to the implementation and the achieved result to the present invention is a drug detector based on the sense of smell of an animal (CN 1865996,
Недостатками известного способа являются трудоемкость и сложность его реализации, обусловленная необходимостью предварительного обучения животного с пищевым подкреплением, визуальным наблюдением, дополнительной стимуляцией центра удовольствия и отсутствием данных о чувствительности способа выявления заданного вещества, которая зависит от концентрации паров вещества и расстояния до обонятельного анализатора крысы.The disadvantages of this method are the complexity and complexity of its implementation, due to the need for preliminary training of the animal with food reinforcement, visual observation, additional stimulation of the pleasure center and the lack of data on the sensitivity of the method for detecting a given substance, which depends on the concentration of vapor of the substance and the distance to the olfactory rat analyzer.
Задачей настоящего изобретения является разработка более простого способа выявления в воздухе малых концентраций 0,01 мкг/м3 взрывчатых и наркотических веществ с концентрацией 0,1 мкг/м3 на основе анализа биоэлектрических потенциалов обонятельного анализатора крысы.The objective of the present invention is to develop a simpler method for detecting low concentrations of 0.01 μg / m 3 of explosive and narcotic substances in a concentration of 0.1 μg / m 3 based on the analysis of bioelectric potentials of the olfactory rat analyzer.
Упрощение способа достигается за счет исключения предварительного обучения животного с пищевым подкреплением, визуальным наблюдением и дополнительной стимуляцией центра удовольствия.The simplification of the method is achieved by eliminating the preliminary training of the animal with food reinforcement, visual observation and additional stimulation of the pleasure center.
Повышение чувствительности способа обеспечивается за счет исключения анализа условно рефлекторной деятельности при регистрации биоэлектрической активности с поверхности обонятельных луковиц крысы, стимулируемой воздухом с малой концентрацией наркотического или взрывчатого вещества и оригинальным алгоритмом классификации паттернов вызванной активности мозга.Increasing the sensitivity of the method is ensured by eliminating the analysis of conditioned reflex activity when registering bioelectrical activity from the surface of the olfactory rat bulbs, stimulated by air with a low concentration of narcotic or explosive and an original algorithm for classifying patterns of induced brain activity.
Также повышение чувствительности обеспечивается особым, заявленным способом анализа компонент сигнала и применением систем машинного обучения.Also, the increase in sensitivity is provided by a special, claimed method of analysis of signal components and the use of machine learning systems.
Из уровня техники следует возможность обнаружения обонятельными рецепторами крысы летучего вещества в воздухе с концентраций более 1 мкг/м3 (Gupta P., Albeanu D.F., & Bhalla U.S. Olfactory bulb coding of odors, mixtures and sniffs is a linear sum of odor time profiles// Nature Neuroscience. 2015. doi:10.1038/nn.3913) [32], что подтверждает достижение нового технического результата заявляемым изобретением.From the prior art, it is possible to detect volatile matter in rat rat olfactory receptors in air with concentrations of more than 1 μg / m 3 (Gupta P., Albeanu DF, & Bhalla US Olfactory bulb coding of odors, mixtures and sniffs is a linear sum of odor time profiles / / Nature Neuroscience. 2015. doi: 10.1038 / nn. 3913) [32], which confirms the achievement of a new technical result by the claimed invention.
Перечень фигур графического изображенияList of Figures
Сущность способа выявления в воздухе малых концентраций взрывчатых и наркотических веществ на основе анализа биоэлектрических потенциалов обонятельного анализатора крысы поясняется фигурами чертежей.The essence of the method for detecting low concentrations of explosive and narcotic substances in the air based on the analysis of bioelectric potentials of the olfactory rat analyzer is illustrated by the figures of the drawings.
Фиг. 1 - Блок-схема, реализующая способ.FIG. 1 is a flowchart that implements the method.
Фиг. 2 - Блок-схема процессора для обработки ЭКоГ сигналов крысы.FIG. 2 is a block diagram of a processor for processing rat ECOG signals.
Фиг. 3 - Блок-схема обучения нейросетевых классификаторов.FIG. 3 - Block diagram of the training of neural network classifiers.
Фиг. 4 - Блок-схема запоминания временных отрезков ЭКоГ для каждого запаха.FIG. 4 - The block diagram of the storage of time periods of ECoG for each smell.
Фиг.5. - Иллюстрация выделения по сигналу дыхания временного отрезка ЭКоГ длительностью τ с задержкой Δt после начала вдоха t0.Figure 5. - An illustration of the selection of a time interval of an ECoG with a breathing signal of duration τ with a delay Δt after the start of inspiration t 0 .
Фиг. 6 - Блок-схема формирования обучающих массивов входных векторов {aj} и выходных строковых переменных {bj}.FIG. 6 - A block diagram of the formation of training arrays of input vectors {a j } and output string variables {b j }.
Фиг. 7 - Блок-схема предобработки массива входных векторов {αj}.FIG. 7 is a block diagram of a preprocessing array of input vectors {α j }.
Фиг. 8 - Блок-схема предобработки массива выходных строковых переменных.FIG. 8 is a block diagram of a preprocessing array of output string variables.
Фиг. 9 - Блок-схема выполнения алгоритма обратного распространения ошибки.FIG. 9 is a flowchart of a backpropagation algorithm.
Фиг. 10 - Структурная схема многослойной нейронной сети.FIG. 10 - Block diagram of a multilayer neural network.
Фиг. 11 - Функциональная схема узлового элемента скрытого слоя и выходного слоя многослойной нейронной сети.FIG. 11 - Functional diagram of the nodal element of the hidden layer and the output layer of the multilayer neural network.
Фиг. 12 - Блок-схема выполнения прямопоточных вычислений выходных векторов θ.FIG. 12 is a flowchart for performing straight-through calculations of the output vectors θ.
Фиг. 13 - Блок-схема выполнения обратнопоточных вычислений ошибок Δw весовых коэффициентов w и их модификации w=w+Δw.FIG. 13 is a flowchart for performing back-flow error calculations Δw of the weight coefficients w and their modifications w = w + Δw.
Фиг. 14 - Иллюстрация результата работы линейного и нелинейного классификатора, где: а - нелинейное расположение примеров двух запахов, изображенных точками светлого и темного цвета, b - применение линейного классификатора, не способного разделить области принадлежности примеров разных запахов, с - применение нелинейного классификатора, позволяющего разделить области принадлежности примеров разных запахов.FIG. 14 - Illustration of the results of the linear and non-linear classifier, where: a - non-linear arrangement of examples of two odors depicted by points of light and dark color, b - use of a linear classifier that is not able to separate the areas of belonging of examples of different odors, c - use of a non-linear classifier that allows to separate areas of belonging are examples of different odors.
Фиг. 15 - Блок-схема нейросетевой классификации.FIG. 15 is a block diagram of a neural network classification.
Фиг. 16 - Блок-схема запоминания временного отрезка ЭКоГ для распознавания.FIG. 16 - The block diagram of the memorization of the ECOG time interval for recognition.
Фиг. 17 - Блок-схема усреднения выходных векторов всех многослойных нейронных сетей.FIG. 17 is a block diagram of the averaging of output vectors of all multilayer neural networks.
Фиг. 18 - Блок-схема определения предъявляемого крысе запаха.FIG. 18 is a flowchart for determining rat odor.
Фиг. 19 - Графики электрической активности, сформированной у крысы за один сеанс предъявления паров тринитротолуола (0,1 мкг/м3).FIG. 19 - Graphs of electrical activity generated in a rat in one session of presentation of trinitrotoluene vapor (0.1 μg / m 3 ).
Фиг.20 - Схема расположения трепанационных отверстий, винтов и лигатур для крепежа микроэлектродной колодки на голове крысы.Figure 20 is an arrangement of trepanation holes, screws and ligatures for mounting a microelectrode block on a rat head.
Фиг. 21 - Схема варианта реализации способа.FIG. 21 is a diagram of an embodiment of the method.
Раскрытие изобретенияDisclosure of invention
Способ выявления в воздухе малых концентраций взрывчатых и наркотических веществ на основе анализа биоэлектрических потенциалов обонятельного анализатора крысы, заключающийся в имплантации в верхнюю поверхность обонятельной луковицы крысы микроэлектродной матрицы с восемью рабочими и одним референтным электродом, регистрации электрокортикографического (ЭКоГ) сигнала обонятельной луковицы в заданном диапазоне частот в момент вдоха, извлечении пяти групп признаков, выраженными в виде математических величин среднего, дисперсии, асимметрии и эксцесса, рассчитанные для амплитуд ЭКоГ сигнала каждого отведения, первой производной амплитуд ЭКоГ сигнала каждого отведения, частотно-амплитудного спектра каждого отведения, коэффициентов кросс-корреляции амплитуд ЭКоГ сигнала между отведениями, коэффициентов кросс-корреляции частотно-амплитудного спектра между отведениями, обработки каждой группы признаков отдельной многослойной нейронной сети (МНС), при этом для обучения каждой МНС дополнительно формируют массив указателей запахов, предъявляемых крысе заданное количество раз с заданной длительностью паузы, который является выходным массивом для обучения МНС, при обучении для каждой МНС вычисляют весовые коэффициенты классификации по алгоритму обратного распространения ошибки и при идентификации запаха пять групп признаков ЭКоГ сигнала обрабатывают пять МНС и вычисляют вероятности принадлежности предъявляемого крысе запаха к одному из заданных запахов по каждой группе признаков, вычисляют среднее арифметическое вероятностей от пяти МНС с выбором запаха с максимальной вероятностью в качестве результата распознавания.A method for detecting low concentrations of explosive and narcotic substances in the air based on the analysis of the bioelectric potentials of the olfactory rat analyzer, which consists in implanting a microelectrode matrix with eight working and one reference electrode into the upper surface of the olfactory bulb of the rat, recording the electrocorticographic (ECoG) signal of the olfactory bulb in a given frequency range at the time of inspiration, the extraction of five groups of signs, expressed as mathematical values of mean, variance, asi metrics and excesses calculated for the amplitudes of the ECoG signal of each lead, the first derivative of the amplitudes of the ECoG signal of each lead, the frequency-amplitude spectrum of each lead, the cross-correlation coefficients of the amplitudes of the ECoG signal between the leads, the cross-correlation coefficients of the frequency-amplitude spectrum between the leads, the processing of each groups of signs of a separate multilayer neural network (MNS), while for the training of each MNS, an array of odor indicators presented to the rat is given an additional number A set of times with a given pause duration, which is the output array for MNS training, during training for each MNS, the classification weight coefficients are calculated using the back propagation algorithm and, when identifying a smell, five groups of ECOG signal signs process five MNSs and calculate the probabilities of the rat being presented with one odor from the given odors for each group of signs, calculate the arithmetic average of the probabilities from five MNSs with the choice of smell with a maximum probability as p recognition result.
В частных случаях выполнения способа:In special cases, the execution of the method:
- количество предъявлений каждого запаха при обучении МНС составляет 60 раз;- the number of presentations of each smell when teaching MNF is 60 times;
- длительность паузы между предъявлениями запахов при обучении МНС составляет 20 секунд;- the duration of the pause between presentations of odors during training MNF is 20 seconds;
- частотный диапазон обнаружения запахов в ЭКоГ сигнале составляет 50-140 Гц.- the frequency range of odor detection in the ECOG signal is 50-140 Hz.
Количество предъявлений одного запаха 60 раз является необходимым условием обучения нейросети для классификации запаха.The number of presentations of one odor 60 times is a prerequisite for training a neural network to classify an odor.
Длительность паузы 20 с соответствует времени восстановления рецепторов в носовой полости крысы между предъявлениями, что обусловлено физиологией крысы.The pause duration of 20 s corresponds to the recovery time of receptors in the rat nasal cavity between presentations, which is due to the physiology of the rat.
Указанный частотный диапазон обеспечивает оптимальное соотношение между помехами на входе нейросетевого классификатора и сохранения информативности данных на его входе.The specified frequency range provides the optimal ratio between interference at the input of the neural network classifier and the preservation of the information content of the data at its input.
Блок-схема 1 (фиг. 1) содержит референтный электрод 1, микроэлектродную матрицу 2, усилитель сигнала ЭКоГ 3, АЦП 4, частотно-полосовой фильтр 5 и процессор для обработки сигналов 6.Block diagram 1 (Fig. 1) contains a
Блок-схема 3 (фиг. 2) содержит блок обучения нейросетевых классификаторов 7 и блок нейросетевой классификации 8.The block diagram 3 (Fig. 2) contains a training block for
Блок-схема 7 (фиг. 3) содержит блоки запоминания временных отрезков Fi ЭКоГ для каждого i-го запаха и названия запаха bi 11, формирования обучающих массивов входных векторов {aj} каждой j-ой МНС 12, предобработки массивов входных векторов {aj} 13, формирования общего для всех МНС обучающего массива выходных строковых переменных {b} из текстовых названий запахов 14, предобработки массива выходных строковых переменных {b} 15 и выполнения алгоритма обратного распространения ошибки для каждой j-ой МНС 16.Block diagram 7 (Fig. 3) contains blocks for storing time periods F i ECoG for each i-th odor and smell
Блок-схема 11 (фиг. 4) содержит блоки подачи крысе i-го запаха 17, запоминания временного отрезка Fi ЭКоГ сигнала длительностью τ с задержкой Δt после начала вдоха t0 i-го запаха 18 и запоминания текстового названия запаха bi 19.The block diagram 11 (Fig. 4) contains blocks for supplying the i-
Блок-схема 12 (фиг. 6) содержит блоки фильтрации временных отрезков Fi ЭКоГ сигнала полосовым фильтром в диапазоне частот f1-f2 20, формирования массива матриц xi j из значений амплитуд сигнала всех отведений 21, формирования массива матриц xi j из значений первой производной амплитуд сигнала по времени всех отведений 22, формирования массива векторов xi j из коэффициентов кросс-корреляции значений амплитуд сигнала между отведениями 23, расчета частотно-амплитудного спектра временных отрезков Fi ЭКоГ сигнала в диапазоне частот f1-f2 24, формирования массива матриц xi j из значений амплитуд частот всех отведений 25, формирования массива векторов xi j из коэффициентов кросс-корреляции значений амплитуд частот между отведениями 26, объединения массивов матриц {xi j} каждого i-го запаха в обучающие массивы входных векторов xj для каждой j-ой МНС 27, объединения массивов векторов {xi j} каждого i-го запаха в обучающие массивы входных векторов xj для каждой j-ой МНС 28, расчета значений среднего, дисперсии, коэффициентов асимметрии и эксцесса для каждого отведения из матрицы xj и объединение их в вектор aj 29, расчета значений среднего, дисперсии, коэффициентов асимметрии и эксцесса для каждого вектора xj и объединение их в вектор aj 30.The block diagram 12 (Fig. 6) contains blocks for filtering time periods F i ECoG of a signal with a band-pass filter in the frequency range f 1 -f 2 20, generating an array of matrices x i j from the signal amplitudes of all leads 21, forming an array of matrices x i j from the values of the first derivative of the signal amplitudes with respect to time of all leads 22, the formation of an array of vectors x i j from the cross-correlation coefficients of the signal amplitudes between leads 23, the calculation of the frequency-amplitude spectrum of time segments F i ECoG signal in the frequency range f 1 -f 2 24 forming an array of matrices x i j from the values of the amplitudes of frequencies of all leads 25, the formation of an array of vectors x i j from the coefficients of cross-correlation of the values of the amplitudes of frequencies between leads 26, combining arrays of matrices {x i j } of each ith smell into training arrays of input vectors x j for each j-th MHC 27, combining arrays of vectors {x i j } of each i-th odor into training arrays of input vectors x j for each j-th MHC 28, calculating the mean, variance, asymmetry coefficients and kurtosis for each lead from the matrix x j and combining them into a vector a j 29, calculating the mean, variance, asymmetry and kurtosis coefficients for each vector x j and combining them into vector a j 30.
Блок-схема 13 (фиг. 7) осуществляет преобразование для каждой j-ой МНС массива входных векторов aj=(aj1,aj2,…,ajnj) в массив векторов aj=(aj1,aj2,…,ajnj) путем стандартизации значений массива {aj} для каждой компоненты вектора aj.Block diagram 13 (Fig. 7) converts for each j-th MNS array of input vectors a j = (a j1 , a j2 , ..., a jnj ) into an array of vectors a j = (a j1 , a j2 , ..., a jnj ) by standardizing the values of the array {a j } for each component of the vector a j .
Блок-схема 15 (фиг. 8) кодирует массив строковых переменных b в массив выходных векторов β. Кодирование осуществляется в соответствии с таблицей 1.The block diagram 15 (FIG. 8) encodes an array of string variables b into an array of output vectors β. Coding is carried out in accordance with table 1.
Блок-схема 16 (фиг. 9) содержит блоки выполнения прямопоточных вычислений выходных векторов θ 31, выполнения обратнопоточных вычислений ошибок Δw весовых коэффициентов w и их модификации w=w+Δw 32.The block diagram 16 (Fig. 9) contains blocks for performing straight-line calculations of output vectors θ 31, performing back-stream calculations of errors Δw of weight coefficients w and their modifications w = w +
Структурная схема многослойной нейронной сети (фиг. 10) содержит входной, скрытый и выходной слой.The structural diagram of a multilayer neural network (Fig. 10) contains an input, hidden and output layer.
Функциональная схема узлового элемента скрытого слоя и выходного слоя многослойной нейронной сети (фиг. 11) содержит сумматор 33, вычисляющий скалярное произведение входного сигнала на вектор весовых коэффициентов w, и нелинейный преобразователь 34.Functional diagram of the nodal element of the hidden layer and the output layer of the multilayer neural network (Fig. 11) contains an
Блок-схема 31 (фиг. 12) производит послойные преобразования над входными векторами α.The block diagram 31 (Fig. 12) performs layer-by-layer transformations over the input vectors α.
Блок-схема 32 (фиг. 13) вычисляет послойно весовые коэффициенты w.The block diagram 32 (Fig. 13) calculates the weighted coefficients w.
Блок-схема 8 (фиг. 15) содержит блоки запоминания отрезка ЭКоГ Fi 34, формирования массивов входных векторов {aj} для каждой j-ой МНС 12, предобработки массивов входных векторов {aj} 13, выполнения прямопоточных вычислений выходных векторов θj для каждой j-ой МНС 31, усреднения компонент выходных векторов θj по всем МНС 35 и определения предъявляемого запаха 36.Block diagram 8 (Fig. 15) contains blocks for storing the
Блок-схема 34 (фиг. 16) содержит блоки подачи крысе запаха для распознавания 17 и запоминания временного отрезка Fi ЭКоГ сигнала длительностью τ с интервалом задержки Δt после начала вдоха t0 при предъявлении запаха 18.The block diagram 34 (Fig. 16) contains blocks for supplying an odor to a rat for recognizing 17 and storing the time interval F i of the ECoG signal of duration τ with a delay interval Δt after the start of inspiration t 0 upon presentation of
Блок-схема 35 (фиг. 17) осуществляет усреднение компонент выходных векторов θj по всем МНС для получения итогового выходного вектора θ.The block diagram 35 (Fig. 17) averages the components of the output vectors θ j over all MHCs to obtain the final output vector θ.
Блок-схема 36 (фиг. 18) осуществляет преобразование вычисленного выходного вектора θ в двоичный вектор β=(β1,…, βi,…β3) путем инициализации компонента βi единицей, если i-я компонента вектора θ максимальна из всех значений компонент вектора θ, и инициализации остальных компонент вектора β нулями, и преобразования двоичного вектора β в строковую переменную b.The block diagram 36 (Fig. 18) converts the calculated output vector θ into the binary vector β = (β 1 , ..., β i , ... β 3 ) by initializing the component β i with one if the ith component of the vector θ is the maximum of all values of the components of the vector θ, and initialization of the remaining components of the vector β by zeros, and the conversion of the binary vector β to the string variable b.
Референтный электрод 1 размещается в кости черепа крысы, микроэлектродная матрица 2 размещается на поверхности обонятельной луковицы крысы, фиксируется с помощью зубоврачебных материалов на черепе крысы и регистрирует по восьми отведениям электрокортикографический (ЭКоГ) сигнал обонятельной луковицы крысы, который усиливается многоканальным усилителем 3, преобразуется в цифровой сигнал с частотой дискретизации 1000 Гц в АЦП 4 и фильтруется частотно-полосовым фильтром 5 с полосой пропускания в диапазоне от 0,5 до 200 Гц для устранения низкочастотных и высокочастотных помех (фиг. 1).The
Отфильтрованный сигнал передается в процессор 6 на обучение пяти многослойных нейронных сетей (МНС) 7, если МНС не обучены, или на классификацию 8, если МНС обучены (фиг. 2). Обучение МНС начинают с запоминания обучающих временных отрезков Fi восьмиканального ЭКоГ сигнала и названий запахов bi для каждого i-го запаха (блок 11, фиг. 3).The filtered signal is transmitted to
Для подачи запаха крысе в окружающее пространство в области носа вводился из медицинского шприца объемом 20 мл i-й из трех запахов: воздух, имитатор тринитротолуола и компонент наркотика кокаина - метил бензоат (блок 17, фиг. 4). Во время подачи запаха происходит запоминание временного отрезка Fi восьмиканального ЭКоГ сигнала длительностью τ=500 мс с задержкой Δt=50 мс от момента начала вдоха t0 (блок 18) и запоминание текстового названия запаха bi (блок 19). Начало вдоха соответствует локальному максимуму на графике сигнала дыхания (фиг. 5), который регистрировался с помощью инфракрасного дальномера, размещенного на брюшине крысы и фиксирующего дыхание по движению брюшины. Каждый i-й запах подается 60 раз. Между подачами запахов выдерживается пауза 20 сек.To smell the rat, the i-th of three odors was introduced from a medical syringe with a volume of 20 ml from a 20 ml syringe into the surrounding area: air, a simulator of trinitrotoluene and a component of the cocaine drug, methyl benzoate (block 17, Fig. 4). During the supply of odor, the time interval F i of the eight-channel ECoG signal is memorized with a duration of τ = 500 ms with a delay of Δt = 50 ms from the moment of the start of inspiration t 0 (block 18) and the textual name of the smell b i (block 19) is memorized. The onset of inspiration corresponds to a local maximum on the graph of the breathing signal (Fig. 5), which was recorded using an infrared range finder located on the rat peritoneum and fixing the breath by the movement of the peritoneum. Each i-th smell is served 60 times. There is a pause of 20 seconds between odor feeds.
Из временных отрезков Fi восьмиканального ЭКоГ сигнала формируются массивы входных векторов {aj} для каждой j-ой из пяти МНС (блок 12). Для первых трех МНС временные отрезки Fi ЭКоГ сигнала предварительно фильтруются полосовым фильтром по всем восьми каналам в диапазоне частот от f1=50 до f2=140 Гц (блок 20) (фиг. 6). Для первой МНС из отфильтрованного сигнала формируется массив матриц xi j (j=1) из значений амплитуд сигнала всех отведений (блок 21), для второй МНС формируется массив матриц xi j (j=2) из значений первой производной амплитуд сигнала по времени всех отведений (блок 22), для третьей МНС формируется массив векторов xi j (j=3) из коэффициентов кросс-корреляции значений амплитуд сигнала между отведениями (блок 23). Для последних двух МНС предварительно выполняется расчет частотно-амплитудного спектра временных отрезков Fi ЭКоГ сигнала в диапазоне частот от f1=50 до f2=140 Гц шагом 1 Гц (блок 24). Для четвертой МНС на основе рассчитанного амплитудного спектра формируется массив матриц xi j (j=4) из значений амплитуд частот всех отведений (блок 25), для пятой МНС формируется массив векторов xi j (j=5) из коэффициентов кросс-корреляции значений амплитуд частот между отведениями (блок 26). Далее для первой, второй и четвертой МНС выполняется объединение массивов матриц {xi j} (блок 27), а для третьей и пятой МНС выполняется объединение массивов векторов {xi j} (блок 28) для каждого i-го запаха в обучающий массив {xj} входных векторов xj для каждой j-ой МНС:Arrays of input vectors {a j } are formed from the time intervals F i of the eight-channel ECoG signal for each j-th of five MNSs (block 12). For the first three MNS, the time segments F i of the ECoG signal are pre-filtered with a band-pass filter for all eight channels in the frequency range from f 1 = 50 to f2 = 140 Hz (block 20) (Fig. 6). For the first MNS, an array of matrices x i j (j = 1) is formed from the filtered signal from the values of the signal amplitudes of all leads (block 21), for the second MNS, an array of matrices x i j (j = 2) is formed from the values of the first derivative of the signal amplitudes with respect to time all leads (block 22), for the third MNS an array of vectors x i j (j = 3) is formed from the cross-correlation coefficients of the signal amplitudes between the leads (block 23). For the last two MNSs, the frequency-amplitude spectrum of the time intervals F i of the ECoG signal is calculated in the frequency range from f 1 = 50 to f2 = 140 Hz in steps of 1 Hz (block 24). For the fourth MNS, based on the calculated amplitude spectrum, an array of matrices x i j (j = 4) is formed from the values of the amplitudes of the frequencies of all leads (block 25); for the fifth MNS, an array of vectors x i j (j = 5) is formed from the cross-correlation coefficients of the values amplitudes of frequencies between assignments (block 26). Further, for the first, second, and fourth MHC, the array of matrices {x i j } is combined (block 27), and for the third and fifth MHC, the array of vectors {x i j } (block 28) for each ith smell is combined into a training array {xj} input vectors x j for each j-th MNS:
{xj}={x1 j} ∪ {x2 j} ∪ {x3 j}{x j } = {x 1 j } ∪ {x 2 j } ∪ {x 3 j }
После этого для первой, второй и четвертой МНС выполняется расчет значений среднего, дисперсии, коэффициентов асимметрии и эксцесса для каждого отведения из матрицы xj и объединение их в вектор aj (блок 29), для третьей и пятой МНС выполняется расчет значений среднего, дисперсии, коэффициентов асимметрии и эксцесса для каждого вектора xj и объединение их в вектор aj (блок 30). Среднее вычисляется по формулеAfter that, for the first, second and fourth MNS, the mean, variance, asymmetry and kurtosis values are calculated for each lead from the matrix x j and their combination into the vector a j (block 29), for the third and fifth MNS, the mean, variance is calculated , asymmetry and kurtosis coefficients for each vector x j and combining them into vector a j (block 30). The average is calculated by the formula
где m - количество обучающих примеров в массиве {xj}, дисперсия вычисляется по формуле:where m is the number of training examples in the array {x j }, the variance is calculated by the formula:
, ,
коэффициент асимметрии вычисляется по формуле:the asymmetry coefficient is calculated by the formula:
, ,
коэффициент эксцесса вычисляется по формуле:the excess coefficient is calculated by the formula:
. .
Массив входных векторов {αj} для каждой j-ой МНС проходит предобработку (блок 13) (фиг. 7), которая заключается в преобразовании массива векторов aj=(aj1,aj2,…,ajn) в массив векторов aj=(aj1,aj2,...,aj nj) путем стандартизации значений массива {aj} для каждой компоненты вектора aj по формуле:An array of input vectors {α j } for each j-th MNS undergoes preprocessing (block 13) (Fig. 7), which consists in converting an array of vectors a j = (a j1 , a j2 , ..., a jn ) into an array of vectors a j = (a j1 , a j2 , ... , a j nj ) by standardizing the values of the array {a j } for each component of the vector a j according to the formula:
где aj ave=(aj 1 ave, aj 2 ave,…,aj nj ave) - вектор усредненных значений каждой компоненты вектора aj по всему массиву {aj}, σj=(σj 1 ave, σj 2 ave,…σj nj ave) - вектор величин стандартного отклонения для каждой компоненты вектора aj, nj - размерность входного вектора j-ой МНС. Значение nj для первой, второй и четвертой МНС равно 32, т.к. выполняется расчет четырех величин - среднего, дисперсии, коэффициентов асимметрии и эксцесса - для каждого из 8 отведений. Значение nj для третьей и пятой МНС равно 4 по количеству вышеуказанных расчетных величин.where a j ave = (a j 1 ave , a j 2 ave , ..., a j nj ave ) is the vector of averaged values of each component of the vector a j over the entire array {a j }, σ j = (σ j 1 ave , σ j 2 ave , ... σ j nj ave ) is the vector of standard deviation for each component of the vector a j , n j is the dimension of the input vector of the j-th MNS. The value of n j for the first, second, and fourth MHC is 32, because Four values are calculated — mean, variance, asymmetry, and kurtosis — for each of the 8 leads. The value of n j for the third and fifth MHC is 4 by the number of the above calculated values.
После формирования массивов входных векторов {α} происходит формирование общего для всех МНС обучающего массива выходных строковых переменных {b} из текстовых названий запахов, соответствующих каждому вектору α (блок 14) и последующая предобработка этого массива, которая состоит в кодировании текстовых названий запахов b1, b2, b3 в числовые трехкомпонентные вектора β1=(1, 0, 0), β2=(0, 1, 0), β3=(0, 0, 1) (блок 15) (фиг. 8) в соответствии с таблицей 1:After the formation of arrays of input vectors {α}, the training array of output string variables {b} common to all MNSs is formed from the textual names of smells corresponding to each vector α (block 14) and the subsequent preprocessing of this array, which consists in encoding the textual names of smells b 1 , b 2 , b 3 into three-component numerical vectors β 1 = (1, 0, 0), β 2 = (0, 1, 0), β 3 = (0, 0, 1) (block 15) (Fig. 8 ) in accordance with table 1:
После предобработки обучающие массивы входных {α} и выходных векторов {β} используют для обучения МНС и для этого выполняется алгоритм обратного распространения ошибки (Rumelhart D.E., Hinton G.E. and Williams RJ. Learning internal representations by error propagation. In Parallel distributed processing, London: MIT Press, vol. 1, 1986, 550 p.) [33], который предназначен для настройки весовых коэффициентов w (блок 16) (фиг. 9). Алгоритм обратного распространения ошибки состоит из итерационной процедуры выполнения прямопоточных вычислений с входными векторами α (блок 31) (фиг. 9) для вычисления выходного вектора θ и последующим выполнением обратнопоточных вычислений ошибок Δw весовых коэффициентов w и их модификации w=w+Δw (блок 32).After preprocessing, the training arrays of input {α} and output vectors {β} are used for MHC training and for this, the error back propagation algorithm (Rumelhart DE, Hinton GE and Williams RJ. Learning internal representations by error propagation. In Parallel distributed processing, London: MIT Press, vol. 1, 1986, 550 p.) [33], which is intended to adjust the weight coefficients w (block 16) (Fig. 9). The error back-propagation algorithm consists of an iterative procedure for performing direct-flow calculations with input vectors α (block 31) (Fig. 9) to calculate the output vector θ and then performing back-flow calculations of errors Δw of weight coefficients w and their modifications w = w + Δw (block 32 )
Алгоритм обратного распространения ошибки реализован для многослойной нейронной сети (МНС), которая содержит вычислительные узловые элементы, организованные в слои: входной слой, скрытый слой и выходной слой (фиг. 10). Узлы входного слоя МНС не выполняют никаких вычислений и служат для распространения каждого компонента входного вектора α на все узловые элементы скрытого слоя, имеющего матрицу весовых коэффициентов w1. Аналогичным образом узловые элементы выходного слоя связаны со всеми элементами скрытого слоя, имеющего матрицу весовых коэффициентов w2. Вычисления производят узловые элементы в скрытом и выходном слое МНС. При прямопоточном вычислении каждый узловой элемент ij скрытого i=1 и выходного i=2 слоя, где индекс j - порядковый номер узлового элемента в слое, содержит вектор весовых коэффициентов wij, сумматор Σ 33 и нелинейный преобразователь σ 34 (фиг. 11). Сумматор 33 вычисляет скалярное произведение вектора входного сигнала узлового элемента МНС с вектором весовых коэффициентов wij. Нелинейный преобразователь 34 вычисляет сигмоидную функцию:The error back propagation algorithm is implemented for a multilayer neural network (MNS), which contains computational nodal elements organized in layers: input layer, hidden layer, and output layer (Fig. 10). The nodes of the input layer of the MHF do not perform any calculations and are used to distribute each component of the input vector α to all the node elements of the hidden layer having a weight matrix w 1 . Similarly, the nodal elements of the output layer are associated with all elements of the hidden layer having a matrix of weight coefficients w 2 . The calculations produce nodal elements in the hidden and output layer of the MHC. In direct flow calculation, each nodal element ij of the hidden i = 1 and output i = 2 layers, where index j is the ordinal number of the nodal element in the layer, contains a weight vector w ij , an
В результате послойных вычислений, осуществляемых узловыми элементами скрытого и выходного слоя над входным вектором α, получаем на выходе МНС вычисленный выходной вектор θ (фиг. 12). При обратнопоточном вычислении (фиг. 13) каждый узловой элемент выходного слоя МНС вычисляет функцию δ2 по формуле:As a result of layer-by-layer calculations carried out by the nodal elements of the hidden and output layer above the input vector α, we obtain the calculated output vector θ at the output of the MHF (Fig. 12). In the reverse flow calculation (Fig. 13), each nodal element of the output layer of the MHC calculates the function δ 2 according to the formula:
δ2=(θ-β)⋅σ2(1-σ2)δ 2 = (θ-β) ⋅σ 2 (1-σ 2 )
где θ - вычисленный выходной вектор нейронной сети, β - выходной вектор, σ2 - сигмоидная функция на выходе узлового элемента выходного слоя нейронной сети,where θ is the calculated output vector of the neural network, β is the output vector, σ 2 is the sigmoid function at the output of the nodal element of the output layer of the neural network,
и модифицирует свои весовые коэффициенты w2 на величину ошибки Δw2=δ2⋅σ1 по формуле:and modifies its weighting factors w 2 by the error Δw 2 = δ 2 ⋅σ 1 according to the formula:
w2=w2+Δw2 w 2 = w 2 + Δw 2
Далее каждый узловой элемент скрытого слоя МНС вычисляет функцию δ1 по формуле:Next, each nodal element of the hidden layer of the MHC calculates the function δ 1 according to the formula:
δ1=Σδ2ω2⋅σ1(1-σ1)δ 1 = Σδ 2 ω 2 ⋅σ 1 (1-σ 1 )
где σ1 - сигмоидная функция на выходе узлового элемента скрытого слоя нейронной сети, и модифицирует свои весовые коэффициенты w1 на величину ошибки Δw1=δ1⋅σ0 по формуле:where σ 1 is the sigmoid function at the output of the nodal element of the hidden layer of the neural network, and modifies its weight coefficients w 1 by the error Δw 1 = δ 1 ⋅σ 0 according to the formula:
w1=w1+Δw1 w 1 = w 1 + Δw 1
где σ0=α. Индексы 0, 1 и 2 относятся соответственно к входному, скрытому и выходному слою. Итерационная процедура прямопоточных и обратнопоточных вычислений продолжается до тех пор, пока не будет достигнут предел вычислений, заключающийся в изменении Δw весовых коэффициентов w: Δw<Δwmin, где Δwmin=0,001.where σ 0 = α.
Алгоритм обратного распространения ошибки, используемый при обучении МНС, обеспечивает построение нелинейных границ, разделяющих разные запахи, представленные строковыми переменными bi. На фиг. 14 показан случай нелинейного расположения примеров двух запахов, изображенных точками светлого и темного цвета (фиг. 14а). Применение линейного классификатора, строящего линейные разделяющие границы, такого как дискриминантный анализ, не позволяет разделить области принадлежности примеров разных запахов (фиг. 14b). Применение нелинейного классификатора, строящего нелинейные разделяющие границы, такого как МНС с алгоритмом обратного распространения ошибки, позволяет разделить области принадлежности примеров разных запахов (фиг. 14с).The error back propagation algorithm used in teaching the MNS provides the construction of nonlinear boundaries separating different odors represented by string variables b i . In FIG. 14 shows a case of a non-linear arrangement of examples of two odors depicted by dots of light and dark color (FIG. 14a). The use of a linear classifier constructing linear dividing boundaries, such as discriminant analysis, does not allow us to separate the areas of belonging of examples of different odors (Fig. 14b). The use of a nonlinear classifier that constructs nonlinear dividing boundaries, such as the MHF with the error back propagation algorithm, allows us to separate the domain of examples of different odors (Fig. 14c).
После обучения пяти МНС процессор 6 осуществляет классификацию запахов 8 (фиг. 15). Для этого i-ый из трех запахов предъявляют крысе в соответствии с ранее описанным блоком 17 и запоминают временной отрезок Fi восьмиканального ЭКоГ сигнала аналогично блоку 18. Из временного отрезка Fi восьмиканального ЭКоГ сигнала формируются массив входных векторов {aj} для каждой j-ой из пяти МНС аналогично ранее описанному блоку 12. Предобработка массивов {aj} для каждой j-ой из пяти МНС аналогично ранее описанному блоку 13. Выполнение прямопоточных вычислений выходных векторов θj для каждой j-ой МНС аналогично ранее описанному блоку 31. Далее выполняется усреднение трех компонент выходных векторов θj по всем пяти МНС для получения итогового выходного вектора θ (блок 35) (фиг. 17) по формулеAfter training five MHCs,
, ,
где k=(1,2,3) - индекс компоненты выходного вектора θ. Определение предъявляемого запаха происходит посредством преобразования выходного вектора θ в двоичный вектор β=(β1, …, β1, …, β3) путем инициализации компонента βi единицей, если i-я компонента вектора θ максимальна из всех значений компонент вектора θ, и инициализации остальных компонент вектора β нулями:where k = (1,2,3) is the index of the component of the output vector θ. The odor is determined by converting the output vector θ into the binary vector β = (β 1 , ..., β 1 , ..., β 3 ) by initializing the component β i with one if the ith component of the vector θ is the maximum of all the values of the components of the vector θ, and initialization of the remaining components of the vector β with zeros:
и преобразования двоичного вектора β в строковую переменную b в соответствии с таблицей 1 (блок 36) (фиг. 18). Значение строковой переменной b является результатом идентификации запаха.and converting the binary vector β to the string variable b in accordance with table 1 (block 36) (Fig. 18). The value of the string variable b is the result of the identification of the smell.
При выполнении классификации запахов в двадцати сериях, каждая из которых состоит из последовательной подачи трех заданных запахов, для каждого запаха в одном или двух случаях из двадцати осуществлялась неправильная идентификация предъявляемого крысе запаха. Таким образом, при общем количестве предъявлений запахов в количестве шестидесяти точность распознавания запахов составила не менее 90%.When classifying odors in twenty series, each of which consists of the sequential supply of three predetermined odors, for each odor in one or two out of twenty cases, the rat odor was incorrectly identified. Thus, for a total of sixty odor presentations, the odor recognition accuracy was at least 90%.
Эксперименты по распознаванию запахов были проведены на восьми половозрелых крысах, результаты точности распознавания запахов для восьми крыс приведены в таблице 2.Odor recognition experiments were performed on eight sexually mature rats, and the odor recognition accuracy results for eight rats are shown in Table 2.
Пример конкретного выполнения способа.An example of a specific implementation of the method.
Подготовка крысы.Rat preparation.
На фиг. 20 представлена схема расположения трепанационных отверстий, винтов и лигатур для крепежа микроэлектродной колодки на голове крысы, где:In FIG. 20 shows a layout of trepanation holes, screws and ligatures for mounting a microelectrode block on a rat’s head, where:
37 - фиксационные винты;37 - fixing screws;
38 - трепанационные отверстия для колодочного крепления;38 - trepanation holes for shoe mounting;
39 - трепанационное отверстие над обонятельной луковицей;39 - trepanation hole above the olfactory bulb;
40 - стальные хирургические лигатуры;40 - steel surgical ligatures;
41 - площадь прилегания микроэлектродной колодки к кости.41 - the area of contact of the microelectrode pads to the bone.
Для формирования микроэлектродной колодки делаются отверстия в боковых гребнях теменных костей справа и слева на уровне межтеменной кости и за них заводятся две стальные хирургические лигатуры диаметром 100 мкм. Лигатуры заводятся в отверстия и заливаются пластмассой холодного отверждения так, чтобы их концы входили в толщу микроэлектродной колодки.To form a microelectrode block, holes are made in the lateral crests of the parietal bones on the right and left at the level of the parietal bone, and two steel surgical ligatures with a diameter of 100 μm are made for them. Ligatures are inserted into holes and filled with cold-cured plastic so that their ends fit into the thickness of the microelectrode block.
После этого создается трепанационное отверстие над правой или левой обонятельной луковицей, не повреждая твердую мозговую оболочку, методом выпиливания стоматологическим бором с диаметром головки 0,5 мм. Отверстие располагаются по длине в пределах 6,5-9 мм рострально от bregma, по ширине 0,5-1,7 мм от сагиттального шва.After this, a trepanation hole is created above the right or left olfactory bulb, without damaging the dura mater, by cutting with a dental bur with a head diameter of 0.5 mm. The hole is located along the length of 6.5-9 mm rostrally from the bregma, along the width of 0.5-1.7 mm from the sagittal suture.
С помощью стоматологического сверла в лобной кости создаются 2 трепанационных отверстия под крючки из хирургической стали и два отверстия для фиксационных винтов, с последующим вкручиванием в них винтов соответствующего диаметра. При вкручивании винтов необходимо контролировать глубину вкручивания (не более 1-1,5 мм), чтобы не повредить твердую мозговую оболочку мозга.Using a dental drill in the frontal bone, 2 trepanation holes for surgical steel hooks and two holes for fixation screws are created, followed by screwing screws of the corresponding diameter into them. When screwing in the screws, it is necessary to control the screwing depth (not more than 1-1.5 mm) so as not to damage the dura mater.
На подготовленные кости черепа наносится слой пластмассы холодного отверждения (Протакрил-М, Акродент) толщиной около 1 мм для создания слоя прочного сцепления между костью и основой микроэлектродной колодки. Передний край микроэлектродной колодки из пластмассы располагается на 4 мм рострально от bregma (место соединения лобной и теменных костей), задний край - доходит до lambda (точка пересечения ламбдовидного и сагиттального швов), справа и слева колодка на 1-1,5 мм не доходит до гребня. Расположение и размеры колодки рассчитываются данным образом, чтобы избежать контакта с ликвором и межтканевой жидкостью, выделяющейся из мышц, идущих вдоль гребня, а также для обеспечения максимальной площади соприкосновения с костями черепа.A layer of cold-hardened plastic (Protacryl-M, Acrodent) with a thickness of about 1 mm is applied to the prepared bones of the skull to create a layer of strong adhesion between the bone and the base of the microelectrode block. The front edge of the microelectrode pad made of plastic is located 4 mm rostral from bregma (the junction of the frontal and parietal bones), the posterior edge reaches the lambda (the intersection point of the lambdoid and sagittal sutures), the pad does not reach 1-1.5 mm to the right and left to the crest. The location and dimensions of the pads are calculated in this way to avoid contact with the cerebrospinal fluid and interstitial fluid released from the muscles running along the crest, as well as to ensure maximum contact area with the bones of the skull.
В трепанационное отверстие над обонятельной луковицей с помощью манипулятора погружается «склейка» микроэлектродов. В зависимости от последующих задач схема микроэлектродной матрицы, место и глубина ее погружения могут меняться. Как правило, склейка представляет собой две расположенные рядом линейки из 4-х вольфрамовых электродов каждая.Using a manipulator, a “gluing” of microelectrodes is immersed in a trepanation hole above the olfactory bulb. Depending on the subsequent tasks, the layout of the microelectrode matrix, the place and depth of its immersion can vary. As a rule, gluing consists of two adjacent rows of 4 tungsten electrodes each.
После погружения микроэлектродной матрицы трепанационное отверстие заливается светоотверждаемой пластмассой, локально, в пределах 1-1,5 мм вокруг краев трепанационного отверстия.After immersion of the microelectrode matrix, the trepanation hole is filled with light-cured plastic, locally, within 1-1.5 mm around the edges of the trepanation hole.
Далее удерживая пружинящие электроды, формируют колодку из светоотверждаемой пластмассы так, чтобы разъем располагался над парными теменными костями животного.Then, holding the spring electrodes, form a block of light-cured plastic so that the connector is located above the paired parietal bones of the animal.
На крысу надевали жилет-шлейку 42 (фиг. 21), в котором сверху вмонтирован модуль регистрации и передачи биоэлектрических потенциалов 43 от имплантированной микроэлектродной матрицы 44. На брюшине крысы помещали датчик перемещения 45 при дыхании. Разъем микроэлектродной матрицы через передатчик WiFi связан с приемником WiFi, который подключен к ПК 46.A
Разъем имплантированной микроэлектродной матрицы, референтный электрод и вывод датчика перемещения подключали к восьмиканальному усилителю 3.The connector of the implanted microelectrode matrix, the reference electrode and the output of the displacement sensor were connected to an eight-
Приготовление газовых смесей веществ для предъявления запахов крысе.Preparation of gas mixtures of substances for the presentation of odors to rats.
Концентрацию насыщенных паров имитаторов двух веществ: тринитротолуола и кокаина рассчитывали по формуле Менделеева - Клапейрона для 25°С. VP=RT(M/m), где V - объем емкости, л, R=8,31 Дж\Моль*К (универсальная газовая постоянная), Т - в Кельвинах, М - масса вещества, кг, m - молярная масса вещества, кг/моль, Р - давление насыщенных паров вещества, Па.The concentration of saturated vapors of simulators of two substances: trinitrotoluene and cocaine was calculated by the Mendeleev - Clapeyron formula for 25 ° C. VP = RT (M / m), where V is the volume of the container, l, R = 8.31 J \ mol * K (universal gas constant), T is in Kelvin, M is the mass of the substance, kg, m is the molar mass of the substance , kg / mol, P is the vapor pressure of the substance, Pa.
Для создания насыщенных паров метилбензоата 1 мл вещества помещали в стеклянную емкость объемом 0,4 л, выдерживали в течение 2х часов. Для разведения первого порядка стеклянным шприцом объемом 5 мл отбирали 4 мл полученной газовой смеси и переносили в стеклянную емкость объемом 15 л. Полученную газовую смесь перемешивали в течении 10 минут резиновой грушей, герметично прикрепленной к емкости. Для получения итоговых разведений с концентрациями 0,1 мкг/м3 и 0,01 мкг/м3 из разведения первого порядка отбирали 1 мл газовой смеси и помещали в стеклянную емкость объемом 15 л.To create saturated vapors of methyl benzoate, 1 ml of the substance was placed in a 0.4 L glass container, kept for 2 hours. For first-order dilution with a 5 ml glass syringe, 4 ml of the resulting gas mixture was taken and transferred to a 15 l glass container. The resulting gas mixture was mixed for 10 minutes with a rubber bulb sealed to the container. To obtain the final dilutions with concentrations of 0.1 μg / m 3 and 0.01 μg /
По аналогичной методике получали насыщенные пары имитаторов кокаина и имитатора тринитротолуола с теми же концентрациями.By a similar method, saturated pairs of cocaine simulators and trinitrotoluene simulators with the same concentrations were obtained.
Пары веществ, указанной концентрации шприцом подавались к носу крысы на вдохе, который регистрировался датчиком дыхания.Pairs of substances of the indicated concentration were delivered by a syringe to the nose of the rat on inspiration, which was recorded by a respiration sensor.
Молекулы веществ после растворения в слизи, выстилающей полость носа, взаимодействуют со специфическими белками-рецепторами, ответственными за связывание одоранта, расположенными на мембранах обонятельных рецепторов обонятельного эпителия. Взаимодействие молекулы одоранта со специфическим белком-рецептором приводит к формированию рецепторного потенциала на локальном участке мембраны вследствие открытия ионных каналов. Одновременное связывание на мембране нескольких молекул одоранта приводит к суммации и более выраженной деполяризации мембраны рецептора, которая по достижении критического уровня формирует генераторный потенциал действия, который по аксону передается в вышележащие структуры обонятельного анализатора. Аксоны обонятельных клеток объединяются в группы по 20-100 волокон и в составе обонятельного нерва идут к обонятельной луковице, при этом рецепторы одного типа конвергируют на одной гломеруле обонятельной луковицы.Molecules of substances after dissolution in the mucus lining the nasal cavity interact with specific receptor proteins responsible for odorant binding located on the membranes of the olfactory olfactory receptor epithelium. The interaction of the odorant molecule with a specific protein receptor leads to the formation of a receptor potential in the local area of the membrane due to the opening of ion channels. The simultaneous binding of several odorant molecules on the membrane leads to the summation and more pronounced depolarization of the receptor membrane, which, upon reaching a critical level, forms a generator action potential, which is transmitted along the axon to the overlying structures of the olfactory analyzer. The axons of the olfactory cells are combined into groups of 20-100 fibers and, as part of the olfactory nerve, go to the olfactory bulb, while receptors of the same type converge on one glomerulus of the olfactory bulb.
Поступление нервных импульсов от обонятельного эпителия к гломерулам обонятельных луковиц приводит к формированию специфического пространственного паттерна нейронной активности, которая, суммируясь, формирует фокальные потенциалы. Регистрация фокальных потенциалов матрицами вживленных в обонятельную луковицу микроэлектродов позволяет обнаруживать специфические для каждого запаха или их смесей паттерны активности путем сравнения с эталонными паттернами, зарегистрированными в ответ на предъявление эталонных запахов или их смесей. При совпадении параметров текущих и эталонных паттернов биоэлектрической активности делается вывод о наличии в подаваемой пробе воздуха целевого вещества.The arrival of nerve impulses from the olfactory epithelium to the glomeruli of the olfactory bulbs leads to the formation of a specific spatial pattern of neural activity, which, when summed up, forms focal potentials. Registration of focal potentials with arrays of microelectrodes implanted in the olfactory bulb allows detecting activity patterns specific to each smell or their mixtures by comparing them with reference patterns recorded in response to the presentation of reference odors or their mixtures. If the parameters of the current and reference patterns of bioelectric activity coincide, the conclusion is made about the presence of the target substance in the supplied air sample.
Способ обеспечивает обнаружение наркотических веществ в концентрации не более 0,1 мкг/м3, а взрывчатых - 0,01 мкг/м3. Точность повышается за счет применения систем машинного обучения и заявленного способа анализа сигналов. Также способ обеспечивает упрощение процесса подготовки к использованию, за счет исключения необходимости стимуляции мозга электрическими сигналами или иной дрессировки.The method provides the detection of narcotic substances in a concentration of not more than 0.1 μg / m 3 and explosive - 0.01 μg / m 3 . The accuracy is improved through the use of machine learning systems and the claimed method of signal analysis. The method also provides a simplification of the process of preparation for use, by eliminating the need for stimulation of the brain with electrical signals or other training.
Источники информации:Information sources:
1. Кихтенко А.В., Елисеев К.В. Обнаружение взрывоопасных объектов: аппаратурное обеспечение антитеррористических служб // Российский химический журнал. 2005. Т. XLIX. №4. с. 132-137.1. Kikhtenko A.V., Eliseev K.V. Detection of explosive objects: hardware of anti-terrorist services // Russian Chemical Journal. 2005.T. XLIX.
2. RU 2471179 МПК G01N 27/64, дата публикации 2012-12-27.2. RU 2471179
3. RU 2360242 МПК G01N 30/96, дата публикации 2006-01-26.3. RU 2360242
4. RU 2231781 МПК G01N 27/62, дата публикации, 2004-06-27.4. RU 2231781
5. RU 2398309 МПК H01J 49/40 G01N 27/64, дата публикации 2009-07-16.5. RU 2398309 IPC H01J 49/40
6. RU 2354963 МПК G01N 27/62, G01N 30/64, дата публикации 2007-11-08.6. RU 2354963
7. RU 2329563 МПК H01J 49/40, G01N 27/64, дата публикации 2006-12-25.7. RU 2329563 IPC H01J 49/40,
8. RU 2460067 МПК G01N 27/62, дата публикации 2011-04-20.8. RU 2460067
9. WO 2008049488 А1 НКИ G01N 27/62A, H01J 49/10B, МПК H01J 49/16, G01N 27/64, дата публикации 2012-06-20.9. WO 2008049488
10. RU 2395076 МПК G01N 27/64, дата публикации 2009-03-23.10. RU 2395076
11. RU 2431212 МПК H01J 49/40, дата публикации 2010-07-09.11. RU 2431212 IPC H01J 49/40, publication date 2010-07-09.
12. CN 2622705 Y, МПК H01J 49/26, дата публикации 2003-05-20.12. CN 2622705 Y, IPC H01J 49/26, publication date 2003-05-20.
13. US 6470730 В1, НКИ, МПК G01N 1/00, G01N 1/02, G01N 1/22, G01N 1/28, G01N 33/00, дата публикации 2000-08-18.13. US 6470730 B1, NKI,
14. Frederickx С., Verheggen F.J., Haubruge Е. Biosensors in forensic sciences// Biotechnol. Agron. Soc. Environ. 2011. Vol. 15. №4. P. 449-458.14. Frederickx C., Verheggen F.J., Haubruge E. Biosensors in forensic sciences // Biotechnol. Agron Soc. Environ. 2011. Vol. 15. No. 4. P. 449-458.
15. RU 2426141 МПК G01S 1/02, дата публикации 2010-03-09.15. RU 2426141
16. RU 2338175 МПК G01N 1/22, A01K 15/00, дата публикации 2006-09-29.16. RU 2338175
17. APOPO Anti-Persoonsmijnen Ontmijnende Product Ontwikkeling, Web: https://www.apopo.org/en/component/one/summary?show=265, дата публикации 2014-09-19.17. APOPO Anti-Persoonsmijnen Ontmijnende Product Ontwikkeling, Web: https://www.apopo.org/en/component/one/summary?show=265, publication date 2014-09-19.
18. TAMAR Group (Израиль) (http://news.sky.com/story/1010634/sniffer-mice-used-to-detect-bombs-and-drugs, дата публикации 2012-11-13).18. TAMAR Group (Israel) (http://news.sky.com/story/1010634/sniffer-mice-used-to-detect-bombs-and-drugs, publication date 2012-11-13).
19. US 2005009444 A1, НКИ 449/27, 119/420, 119/6.5, 119/421, МПК G01N 33/00, дата публикации 2002-12-20.19. US 2005009444 A1, NKI 449/27, 119/420, 119 / 6.5, 119/421,
20. Rains G.C., Tomberlin J.K., Kulasiri D. Using insect sniffing devices for detection // Trends Biotechnol. 2008. Vol. 26. №6. P. 288-294.20. Rains G.C., Tomberlin J.K., Kulasiri D. Using insect sniffing devices for detection // Trends Biotechnol. 2008. Vol. 26. No. 6. P. 288-294.
21. Обнаружение взрывчатки при помощи пчел Web:http://www.pergam.ru/articles/biogasanalizer.htm, дата публикации 28.11.2013.21. Detection of explosives with bees Web: http: //www.pergam.ru/articles/biogasanalizer.htm,
22. US 20120264353 А1, НКИ 449/2, 449/1, МПК А01К 51/00, А01К 55/00, дата публикации 2011-04-04.22. US 20120264353 A1, NKI 449/2, 449/1, IPC A01K 51/00, A01K 55/00, publication date 2011-04-04.
23. Macias М.М., Manso A.G., Orellana C.G.O., Gonzalez Velasco H.M., Caballero R.G. and Peguero Chamizo J.C. Acetic Acid Detection Threshold in Synthetic Wine Samples of a Portable Electronic Nose//Sensors. 2013. Vol. 13. P. 208-220; doi:10.3390/sl30100208.23. Macias M.M., Manso A.G., Orellana C.G.O., Gonzalez Velasco H.M., Caballero R.G. and Peguero Chamizo J.C. Acetic Acid Detection Threshold in Synthetic Wine Samples of a Portable Electronic Nose // Sensors. 2013. Vol. 13. P. 208-220; doi: 10.3390 / sl30100208.
24. Dog-inspired scent detector sniffs out explosives and narcotics Web:http://www.gizmag.com/electronic-nose/25128/, дата публикации 21.11.2012.24. Dog-inspired scent detector sniffs out explosives and narcotics Web: http://www.gizmag.com/electronic-nose/25128/, published
25. Yinon J., Zitrin S. Modern methods and applications in analysis of explosives. Chichester, UK; New York, USA: Wiley. 1996, 316 c.25. Yinon J., Zitrin S. Modern methods and applications in analysis of explosives. Chichester, UK; New York, USA: Wiley. 1996, 316 c.
26. Заявка US 2003/0199944 A1, МПК, МПИ дата публикации 2003-20-23.26. Application US 2003/0199944 A1, IPC, MPI publication date 2003-20-23.
27. Заявка US 2013098310 A1 МПК A01K 1/03, A01K 15/02, A61N 1/36, A61N 1/372, B62D 63/02, G06N 3/06, H02H 1/00, дата публикации 2013-04-25.27. Application US 2013098310
28. WO 2011132756 A1, МПК А61В 5/0478, A61B 5/0476, A01K 67/00, A61B 5/055, A61B 5/0408, A61B 5/0492, дата публикации 2011-10-27.28. WO 2011132756 A1,
29. ЕР 1234540 A1, МПК А01К 1/03, А01К 29/00, А61В 5/0478, А61В 5/0484, G01N 33/50, дата публикации 2002-08-28.29. EP 1234540 A1,
30. WO 2005037100 А1, МПК А61В 5/0484, А61В 5/04847, А61В 5/4011, дата публикации 2005-04-28.30. WO 2005037100 A1,
31. CN 1865996, МПК А61В 5/00, G01N 33/00, дата публикации 2006-11-22.31. CN 1865996,
32. Gupta P., Albeanu D.F., & Bhalla U.S. Olfactory bulb coding of odors, mixtures and sniffs is a linear sum of odor time profiles// Nature Neuroscience. 2015.doi:10.1038/nn.3913.32. Gupta P., Albeanu D.F., & Bhalla U.S. Olfactory bulb coding of odors, mixtures and sniffs is a linear sum of odor time profiles // Nature Neuroscience. 2015.doi: 10.1038 / nn. 3913.
33. Rumelhart D.E., Hinton G.E. and Williams R.J. Learning internal representations by error propagation. In Parallel distributed processing, London: MIT Press, Vol. 1, 1986, 550 p.) [33].33. Rumelhart D.E., Hinton G.E. and Williams R.J. Learning internal representations by error propagation. In Parallel Distributed Processing, London: MIT Press, Vol. 1, 1986, 550 p.) [33].
Claims (6)
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
RU2017116402A RU2659712C1 (en) | 2017-05-11 | 2017-05-11 | Method for the identification of small concentrations of explosive and narcotic substances in the air based on analysis of bioelectric potentials of rat olfactory analyzer |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
RU2017116402A RU2659712C1 (en) | 2017-05-11 | 2017-05-11 | Method for the identification of small concentrations of explosive and narcotic substances in the air based on analysis of bioelectric potentials of rat olfactory analyzer |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
RU2659712C1 true RU2659712C1 (en) | 2018-07-03 |
Family
ID=62815363
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
RU2017116402A RU2659712C1 (en) | 2017-05-11 | 2017-05-11 | Method for the identification of small concentrations of explosive and narcotic substances in the air based on analysis of bioelectric potentials of rat olfactory analyzer |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
RU (1) | RU2659712C1 (en) |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20050009444A1 (en) * | 2001-12-22 | 2005-01-13 | Davis Paul James | Detection of odours using insects |
CN1865996A (en) * | 2006-05-11 | 2006-11-22 | 西安交通大学 | Drug detector based on animal olfactory sensation |
RU2338175C2 (en) * | 2006-09-29 | 2008-11-10 | ОАО "Аэрофлот - Российские авиалинии" | Method for explosives detection |
UA77348U (en) * | 2012-07-30 | 2013-02-11 | Донецкий Государственный Медицинский Университет Им. М. Горького | Method for testing the state of live biological tissue with use of artificial neuron network |
-
2017
- 2017-05-11 RU RU2017116402A patent/RU2659712C1/en active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20050009444A1 (en) * | 2001-12-22 | 2005-01-13 | Davis Paul James | Detection of odours using insects |
CN1865996A (en) * | 2006-05-11 | 2006-11-22 | 西安交通大学 | Drug detector based on animal olfactory sensation |
RU2338175C2 (en) * | 2006-09-29 | 2008-11-10 | ОАО "Аэрофлот - Российские авиалинии" | Method for explosives detection |
UA77348U (en) * | 2012-07-30 | 2013-02-11 | Донецкий Государственный Медицинский Университет Им. М. Горького | Method for testing the state of live biological tissue with use of artificial neuron network |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
YINON J et al. Modern methods and applications in analysis of explosives. Chichester, UK; New York, USA: Wiley. 1996, 316 c. * |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Tappe-Theodor et al. | Pros and cons of clinically relevant methods to assess pain in rodents | |
Suver et al. | Encoding of wind direction by central neurons in Drosophila | |
US5325862A (en) | Method and/or system for personal identification and impairment assessment from brain activity patterns | |
Rojas-Líbano et al. | The olfactory bulb theta rhythm follows all frequencies of diaphragmatic respiration in the freely behaving rat | |
Rao | Brain-computer interfacing: an introduction | |
Leitch et al. | Structure, innervation and response properties of integumentary sensory organs in crocodilians | |
US5522386A (en) | Apparatus particularly for use in the determination of the condition of the vegetative part of the nervous system | |
US20190227053A1 (en) | Bio-electric nose | |
US20090326408A1 (en) | Providing Impedance Plethysmography Electrodes | |
Shusterman et al. | Sniff invariant odor coding | |
Wilson et al. | An ovine model of spinal cord injury | |
EP3859330A1 (en) | Method, computer system, and program for predicting characteristics of target compound | |
Grajski et al. | Spatial EEG correlates of nonassociative and associative olfactory learning in rabbits. | |
CN103298398B (en) | For determining the system and method for brain stem response state development | |
JP4146222B2 (en) | Foot motion analysis system | |
RU2659712C1 (en) | Method for the identification of small concentrations of explosive and narcotic substances in the air based on analysis of bioelectric potentials of rat olfactory analyzer | |
Soh et al. | Real-time cameraless measurement system based on bioelectrical ventilatory signals to evaluate fear and anxiety | |
Lan et al. | Dropping counter: a detection algorithm for identifying odour-evoked responses from noisy electroantennograms measured by a flying robot | |
Guo et al. | Multi-odor discrimination by a novel bio-hybrid sensing preserving rat's intact smell perception in vivo | |
Stark et al. | Medicine has gone to the dogs: deep learning and robotic olfaction to mimic working dogs | |
RU2666873C1 (en) | Method of diagnostics of lung cancer by analysis of exhaled air by patient on the basis of analysis of bioelectric potentials of the rat olfactory analyzer | |
Redondo et al. | Pedal neuron 3 serves a significant role in effecting turning during crawling by the marine slug Tritonia diomedea (Bergh) | |
Chia et al. | Novel activity detection algorithm to characterize spontaneous stepping during multimodal spinal neuromodulation after mid-thoracic spinal cord injury in rats | |
KR20200001846A (en) | Forest sensitivity emotion map system using biological signal and generation method of forest sensitivity emotion map | |
Zennou-Azogui et al. | Hypergravity within a critical period impacts on the maturation of somatosensory cortical maps and their potential for use-dependent plasticity in the adult |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
QB4A | Licence on use of patent |
Free format text: LICENCE FORMERLY AGREED ON 20191108 Effective date: 20191108 |