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波形特征的高斯混合模型锋电位分类算法.pdf
35卷 4期 中 国 生 物 医 学 工 程 学 报 V01.35 No.4
2016年 8月 ChineseJournalofBiomedicalEngineering August 2016
波形特征的高斯混合模型锋电位分类算法
万 红 张 超 刘新玉 尚志刚
(郑州大学 电气工程学院,郑州 450001)
摘 要:锋 电位分类是进行大脑信息处理机制研究的基本步骤之一。针对锋 电位信号的复杂性和非平稳性 ,从统
计聚类的角度出发,采用高斯混合模型描述锋 电位信号的概率密度函数 ,提出了一种新 的基于波形变化率特征和
高斯混合模型聚类的锋 电位分类方法 。首先计算锋 电位 的波形变化率 ,然后利用最大差异方法获得锋电位波形的
低维特征,最后采用高斯混合模型算法对特征进行聚类,实现锋 电位分类。采用开放的仿真数据分析了该算法的
分类精度和可行性,然后分别利用来 自5只大鼠和 1只恒河猴初级视觉皮层的实测数据验证了该算法的实用性,
并与主成分分析特征的高斯混合模型聚类、幅值特征的高斯混合模型聚类和变化率特征的k均值聚类等 3种方法
进行了比较。仿真实验中,在噪声水平为 0.05、0.10、0.15、0.20时,误分率分别为 1.18% ±1.18%、1.41% ±
1.06%、2.27% ±1.51%、2.98% ±2.06%,低于其他 3种方法 ;实测实验 中,恒河猴数据 的 .,准则值为 13.50±
5.26,大鼠数据的 准则值为 26.43±10.46。与其他 3种方法相 比,平均 .,准则值较大,且显著高于幅值特征的
高斯混合模型聚类算法。所提出的方法表现出较高的分类精度和较好的类可分性,为实现神经元锋 电位的可靠分
类提供 了一种有效的手段 。
关键词:锋 电位分类;波形变化率;最大差异算法;高斯混合模型
中图分类号 R318.04 文献标志码 A 文章编号 0258.8021(2016)04-040209
SpikeSortingUsingGaussianM ixtureM odelofW aveform Feature
WanHong ZhangChao LiuXinyu ShangZhigang
(SchoolofElectricalEngineering,ZhengzhouUniversity,Zhengzhou450001,China)
Abstract:Spikesortingisoneofbasicstepstostudybraininformationprocessingmechanism.Regardingtothe
complexityandnon—stationaryofspike signals,anew spike sortingmethodbasedonwaveform changingrate
featuresandGaussianmixturemodel(GMM)clusterwasproposedinthiswork,inwhichtheGMM described
theprobabilitydensityfunctionofspikefeaturesfrom statisticalclusteringviewpoint.Intheproposedmethod,
firstly,thechangingrateofspikewaveformswascalculated,thenlow—dimensionalfeatureswereobtainedusing
maximum-differencemethod,andthefeatureswerefinallysortedbytheGMM .Theaccuracyandfeasibilityof
thealgorithm wasmeasured by the simulate
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