近似熵分析海马神经元网络自发活动规律与复杂度

"这篇论文是2009年发表在《湖北大学学报(自然科学版)》第31卷第4期的科研成果，作者包括陈琳、黄江和潘海鸿，主要研究了神经元网络自发活动的规律性和复杂度。通过应用近似熵(approximate entropy, ApEn)这一新统计方法，对多电极阵列上培养的海马神经元网络进行了分析。研究发现不同类型的神经元自发放电活动呈现出不同的近似熵动态变化曲线，这为理解和识别神经元网络的电生理信号提供了新的视角。" 在本文中，作者探讨了神经科学中的一个重要话题——神经元网络的自发活动。海马神经元网络是大脑中关键的结构，参与记忆和空间导航等高级认知功能。通过对网络自发活动的分析，可以揭示神经系统的复杂性和动态特性。 近似熵（ApEn）是一种衡量时间序列数据复杂度和规律性的统计工具，尤其适合处理较短的数据序列，且对噪声具有一定的鲁棒性。在研究中，ApEn被用来分析神经元在不同状态下的放电模式，如静息期、典型爆发活动、伪爆发活动、连续发放锋电位和随机单发锋电位。通过ApEn的计算，作者观察到： 1. 静息期时，神经元网络的近似熵值稳定在1.0-1.2之间，反映了该状态下活动的相对规律性。 2. 典型爆发活动期间，近似熵值经历一个快速下降后上升再下降的振荡过程，变化范围在0.2-0.6，这显示了活动的动态性和复杂性。 3. 伪爆发活动的近似熵值在0.2-0.7范围内波动，沿着时间轴的某一直线变化，表现出与典型爆发不同的规律性特征。 4. 连续发放锋电位时，近似熵值处于0.8-0.9区间，揭示了这种活动模式的稳定性和一定的复杂性。 5. 随机单发锋电位的近似熵值位于0.6-0.8，说明其随机性和不规则性。 这些发现表明，近似熵的变化曲线能够有效地区分神经元网络的自发活动状态，有助于理解和识别不同电生理信号，对神经科学研究和疾病诊断具有潜在的应用价值。同时，这种方法也为未来研究神经系统的非线性动力学特性提供了新的工具和思路。 关键词涉及：近似熵、复杂度、海马神经元、自发活动、多电极阵列。文章分类号和文献标志码分别对应Q424和A，说明这是自然科学领域的学术论文，具有较高的研究价值。