神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)及其功能

1、編輯ppt神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)及其功能編輯ppt 神經(jīng)元是具有長突觸（軸突）的細胞，它由細胞體和細胞突起構(gòu)成。在長的軸突上套有一層鞘，組成神經(jīng)纖維，它的末端的細小分支叫做神經(jīng)末梢。細胞體位于腦、脊髓和神經(jīng)節(jié)中，細胞突起可延伸至全身各器官和組織中。核大而圓，位于細胞中央，染色質(zhì)少，核仁明顯。細胞質(zhì)內(nèi)有斑塊狀的核外染色質(zhì)（舊稱尼爾小體），還有許多神經(jīng)元纖維。細胞突起是由細胞體延伸出來的細長部分，又可分為樹突和軸突。每個神經(jīng)元可以有一或多個樹突，可以接受刺激并將興奮傳入細胞體。每個神經(jīng)元只有一個軸突，可以把興奮從胞體傳送到另一個神經(jīng)元或其他組織，如肌肉或腺體。 編輯ppt 細胞膜 胞體的胞膜和突起表面的膜，

2、是連續(xù)完整的細胞膜。除突觸部位的胞膜有特異的結(jié)構(gòu)外，大部分胞膜為單位膜結(jié)構(gòu)。神經(jīng)細胞膜的特點是一個敏感而易興奮的膜，在膜上有各種受體和離子通道，二者各由不同的膜蛋白所構(gòu)成。形成突觸部分的細胞膜增厚。膜上受體可與相應(yīng)的化學物質(zhì)神經(jīng)遞質(zhì)結(jié)合，膜的離子通透性及膜內(nèi)外電位差發(fā)生改變，胞膜產(chǎn)生相應(yīng)的生理活動：興奮或抑制。編輯ppt細胞核多位于神經(jīng)細胞體中央，大而圓，異染色質(zhì)少，多位于核膜內(nèi)側(cè)，常染色質(zhì)多，散在于核的中部，故著色淺，核仁l2個，大而明顯。細胞變性時，核多移向周邊而偏位。編輯ppt細胞質(zhì) 位于核的周圍，又稱核周體，其中含有發(fā)達的高爾基復(fù)合體、滑面內(nèi)質(zhì)網(wǎng)，豐富的線粒體、尼氏體及神經(jīng)原纖維，還含

3、有溶酶體、脂褐素等結(jié)構(gòu)。具有分泌功能的神經(jīng)元，胞質(zhì)內(nèi)還含有分泌顆粒，如位于下丘腦的一些神經(jīng)元。編輯ppt尼氏體 尼氏體:又稱嗜染質(zhì)，是胞質(zhì)內(nèi)的一種嗜堿性物質(zhì)，在一般染色中島被堿性染料所染色，多呈斑塊狀或顆粒狀。它分布在核周體和樹突內(nèi)，而軸突起始段的軸丘和軸突內(nèi)均無。尼氏體的形態(tài)結(jié)構(gòu)可作為判定神經(jīng)元功能狀態(tài)的一種標志。編輯ppt神經(jīng)原纖維 在神經(jīng)細胞質(zhì)內(nèi)，存在著直徑約為23m的絲狀纖維結(jié)構(gòu)，在銀染的切片體本可清晰地顯示出呈棕黑色的絲狀結(jié)構(gòu)，此即為神經(jīng)原纖維，在核周體內(nèi)交織成網(wǎng)，并向樹突和軸突延伸，可達到突起的未消部位。其生理功能主要參與胞質(zhì)內(nèi)的物質(zhì)轉(zhuǎn)運活動，接近微管表面的各種物質(zhì)流速最大，微管的

4、表面有動力蛋白，它本身具有ATP酶的作用，在ATP存在狀態(tài)下，可使微管滑動，從而使微管具有運輸功能。編輯ppt脂褐素 常位于大型神經(jīng)無核周體的一側(cè)，呈棕黃色顆粒狀，隨年齡增長而增多，經(jīng)電鏡和組織化學證實為次級溶酶體形成的殘余體， 其內(nèi)容物為溶酶體消化時殘留的物質(zhì)，多為異物、脂滴或退變的細胞器。編輯ppt突起樹突樹突是從胞體發(fā)出的一至多個突起，呈放射狀。胞體起始部分較粗，經(jīng)反復(fù)分支而變細，形如樹枝狀。樹突的結(jié)構(gòu)與腦體相似，胞質(zhì)內(nèi)含有尼氏體，線粒體和平行排列的神經(jīng)原纖維等，但無高爾基復(fù)合體。一般電鏡下，樹突棘內(nèi)含有數(shù)個扁平的囊泡稱棘器。樹突的分支和樹突棘可擴大神經(jīng)元接受刺激的表面積。樹突具有接受刺

5、激并將沖動傳入細胞體的功能。軸突每個神經(jīng)元只有一根胞體發(fā)出軸突的軸突表面的細胞膜，稱軸膜,軸突內(nèi)的胞質(zhì)稱 軸質(zhì)或軸漿。軸質(zhì)內(nèi)有許多與軸突長袖平行的神經(jīng)原纖維和細長的線粒體，但無尼氏體和高爾基復(fù)合體，因此，軸突內(nèi)不能合成蛋白質(zhì)。軸突成分代謝更新以及突觸小泡內(nèi)神經(jīng)遞質(zhì)，均在胞體內(nèi)合成，通過軸突內(nèi)微管、神經(jīng)絲流向軸突末端。軸突的主要功能是將神經(jīng)沖動由胞體傳至其他神經(jīng)元或效應(yīng)細胞。軸突傳導(dǎo)神經(jīng)沖動的起始部位，是在軸突的起始段，沿軸膜進行傳導(dǎo)。編輯ppt主要功能主要功能接受刺激信息整合功能信息儲存功能傳遞信息編輯ppt腦電信號的產(chǎn)生機制，獲取和分析方法 腦電信號是生物電信號的一種。生物電的科學解釋是指生

6、物細胞的靜電壓，以及在活組織中的電流，如神經(jīng)和肌肉中的電流。生物細胞用生物電儲存代謝能量，用來工作或引發(fā)內(nèi)部的變化，并且相互傳導(dǎo)信號。生物學家認為，組成生物體的每個細胞都像一臺微型發(fā)電機。一些帶有正電荷或者負電荷的離于如鉀離子、鈣離子、鈉離子、氯離子等，分布在細胞膜內(nèi)外，使得細胞膜外帶正電荷，膜內(nèi)帶負電荷。當這些離子流動時就會產(chǎn)生電流，并造成細胞內(nèi)外電位差。編輯ppt 腦電信號（EEG）是腦神經(jīng)細胞電生理活動在大腦皮層或頭皮表面的總體反映，其包含了大量的生理與病理信息，并可以用許多特征量來描述其特征信號。腦電信號的時-頻特征分析可以有效地提取其特征量。EEG本質(zhì)上是非線性時間序列。編輯ppt

7、腦電信號的采集方式，從破壞性上可分為兩類：有創(chuàng)和無創(chuàng)。有創(chuàng)采集方式由于要進行開顱手術(shù)而對大腦有一定的損傷；無創(chuàng)采集方式就不需要這種手術(shù)，從而對人腦沒有什么損害。有創(chuàng)采集方式具體可分為完全植入型和皮層表面電極。完全植入型就是將電極植入到大腦皮層中；而皮層表面電極型則是將電極放在大腦皮層的表面而不是真正植入大腦編輯ppt 侵入式BCI，又稱植入式BCI，是一種有損型腦電采集技術(shù)，利用直接腦神經(jīng)接口技術(shù)，通過外科開顱手術(shù)將電極陣列植入顱內(nèi)，直接記錄或刺激大腦神經(jīng)元，從而實現(xiàn)和外界環(huán)境的交互。通過植入這些微裝置于顱內(nèi)神經(jīng)中樞，可以更精準地監(jiān)測大腦的活動、研究大腦機能、治療腦部疾病，控制外部設(shè)備等。編輯

8、ppt還有一種無損植入型技術(shù)是非侵入式BCI。非侵入式BCI使用頭皮電極記錄大腦活動產(chǎn)生的EEG信號。非侵入式BCI系統(tǒng)可以實現(xiàn)簡單、無損的腦機交互。侵入式BCI和非侵入式BCI相比，侵入式BCI有損傷，但精確編輯ppt頻域分析 功率譜估計 功率譜分析是 EEG信號處理最常用工具 ,源于傅氏變換 ,它的前提是平穩(wěn)隨機信號 ,對非平衡隨機信號而言 ,不同時刻的譜分析結(jié)果是不同的。目前常用的方法之一是以短時間斷數(shù)據(jù)的傅氏變換為基礎(chǔ)的周期法 ,具體做法是把實際淮信號在時域上分段 ,并看作是準平穩(wěn)的 ,每段取傅氏變換后的幅頻特性平方再乘以適當?shù)拇昂瘮?shù) ,作為該信號的功率譜估計 ,但此法頻率分辨率差 ,

9、存在邊瓣泄漏 ,譜估計方差大等問題。編輯ppt AR參數(shù)模型譜估計 AR模型首先選擇最佳 階次問題 , 常用的定階準則有信 息論準 則( AIC) ,最終預(yù)測誤差準則 ( FPE)等 ,階次確定后按信號數(shù)據(jù)列與它的估計量之間均方誤差最小準則 ,求取ak 值。 AR系數(shù)的算 法有 Yule-Walker, Burg algorithm , Least Squares等 ,各有利弊。 雙譜分析 雙譜函數(shù)只包含了信號的相位信息 ,但未給出相位信息。對于高斯隨機分布而言,雙譜作為隨機信號偏離高斯分布的一個測度, 經(jīng)過對實際 EEG 數(shù)據(jù)檢驗表明,不同功能狀態(tài)下的 EEG 對高斯分布的偏離度有較大差別。

10、編輯ppt時域分析 直接從時域提取特征是最早發(fā)展起來的方法, 因為它直觀性強, 物理意義比較明確 ,因此仍有不少腦電圖醫(yī)生或技師使用。過去的 EEG 分析主要靠肉眼觀察,這可以看作是人工時域分析。時域分析主要用來直接提取波形特征, 如過零截點分析、直方圖分析 、方差分析 、相關(guān)分析、峰值檢測及波形參數(shù)分析、相干平均 、波形識別等等 。編輯ppt小波變換 小波變換因為具有(1)多分辨率(多尺度);(2)品質(zhì)因數(shù),即相對帶寬(中心頻率與帶寬之比)恒定 ;(3)適當?shù)剡x擇基本小波 ,可使小波在時、頻兩域都具有表征信號局部特征的能力。當使用較小尺度時, 時軸上觀察范圍小 ,而在頻域上相當于用較高頻率做

11、分辨率較高的分析 ,即用高頻小波做細致觀察;當使用較大尺度時,時軸上觀察范圍大,而在頻域上相當于用低頻小波作概貌觀察。因此小波變換被譽為“數(shù)學顯微鏡”編輯ppt人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)分析 。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可用作自發(fā)腦電(EEG)分析 , 分析的目的是為了檢測 EEG 尖波和癲癇發(fā)作, 輸入方式可以使用原始信號模型和特征參數(shù)模型。目前有利用小波變換和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方法來檢測 EEG 信號中的棘波和尖波成分。利用小波變換 (WT)對基于ANN的EEG 棘波檢測系統(tǒng)的輸入進行預(yù)處理 ,從而在不減少信號的信息內(nèi)容和降低檢測性能的前提下減少ANN 的輸入規(guī)模 。編輯ppt非線性動力學分析 近年來,隨著非

12、線性動力學的發(fā)展 ,越來越多的證據(jù)表明大腦是一個非線性動力學系統(tǒng) , 腦電信號可以看作是它的輸出 。因此人們嘗試把非線性動力學的一些方法,如分維數(shù)、Lorenz 散點圖、Lyapunov 指數(shù) 、復(fù)雜度等用于腦電信號分析, 以期獲得對大腦的新的認識。腦電信號的 Lorenz 散點圖是指以腦電信號相鄰兩采樣點的前一點值為橫坐標, 后一點值為縱坐標繪制而成的圖 。資料表明 ,癲癇病人腦電信號相鄰采樣點的值較為接近且整段腦電信號的值的分布范圍較大, 而正常人腦電信號的Lorenz 散點圖中的點大多分布在一個范圍較小的橢圓形區(qū)域 。編輯ppt 腦對信息的處理主要研究為腦對視覺信息處理、學習與記憶、意識產(chǎn)生等 1、視覺信息處理機制是既平行又分級串行的信息處理機制視系統(tǒng)組織成不同的通路對視覺信息的不同側(cè)面進行傳遞和處理。 大腦對信息的處理大腦對信息的處理編輯ppt 2、 學習與記憶對學習的神經(jīng)學機制研究主要是坎德爾對海兔的敏感化和經(jīng)典條件反射實驗得到的。學習與連接感覺神經(jīng)細胞和產(chǎn)生保護性反射肌群活化的神經(jīng)細胞之間的突觸加強有關(guān)短期記憶與長期記憶均發(fā)生在突觸部位。LTP和LTD的調(diào)節(jié)。編輯ppt 3、 意識意識的本質(zhì)是一種主觀信息是人