基于三维行为分析系统的视觉本能恐惧行为检测装置

动物的行为学分析是神经科学研究中的重要一环,然而,以往的分析方法大多基于人工识别或使用图像识别技术分析动物轨迹。前者耗时费力、主观性强,后者忽略了三维空间中动物的大量身体姿态信息。基于已有动物行为自然结构的三维行为分析框架,该文设计并搭建了一套适用于多场景,如视觉本能恐惧行为的三维空间姿态采集设备,优化了数据处理及分析流程中的部分环节。结果表明,该系统能够较为准确地识别小鼠的 5 大类特征性动作,并且高精度地还原小鼠在视觉恐惧信号刺激下的动态防御行为。该研究为视觉本能恐惧行为的自动化分析提供了一种高效、客观、可量化的解决方案,结合其他神经科学前沿研究手段,能更加精细、深入地解析该行为的神经环路机制。     

无线光刺激与神经传感系统

光遗传神经调控正在向闭环技术发展,针对实验动物可自由活动的需求,研发具有大范围光刺激、神经信号同步记录、无线程控等功能的无线光刺激与神经传感系统。该系统包括光刺激—电记录神经接口、刺激传感模块、无线收发模块以及上位机软件。可无线实时调节光刺激频率、幅度和占空比等参数,并同步采集神经信号。给予小鼠刺激运动皮层30Hz光刺激,小鼠运动明显增强,同时记录到刺激诱发的脑电信号。系统为光遗传技术提供多功能神经调控平台,有助于神经环路和神经疾病的长时程研究。     

基于HSV和纹理特征的相容near度量方法

基于内容的图像检索是图像处理研究的重点,而相似性度量是其核心问题。基于near集的tNM(Tolerance Nearness Measure)方法在仅提取图像的灰度值特征时比IRM(Integrated Region Matching)检索结果更好。基于tNM与人类视觉近似的特点,将灰度值替换为面向用户视觉的HSV(Hue,Saturation,Value)颜色空间,分别提取图像的灰度值(Grey)+纹理(Texture)、HSV+纹理两组特征。使用IRM和tNM算法对10类图像进行检索,对其检索结果进行比较分析,结果表明 使用tNM算法 提取的图像的HSV+纹理特征与人类视觉更加近似,效果更佳。     

一种用PCNN进行图像边缘检测的新方法

文章提出了如何用一种根据动物大脑视觉皮层同步脉冲发放现象提出的人工神经网络---脉冲耦合神经网络(PCNN—PulseCoupledNeuralNetwork)进行二值图像边缘检测的新方法。计算机仿真结果表明,使用PCNN可有效地提取被噪声污染的二值图像的边缘。对于256级的灰度图像,可先用PCNN将原始的256级灰度图像分割为二值图像,接着再用该算法进行边缘检测。     

视触觉融合感知的点阵刺激装置设计

探究人的多通道融合感知特性是物理心理学重要研究方向,本文创新设计了一种视觉和触觉融合感知的点阵刺激装置,可作为物理心理学的实验研究设备.此装置包括上位机控制平台,下位机控制模块,视觉点阵刺激模块、触觉点阵刺激模块等.上位机控制平台发出视触觉刺激的控制指令,下位机控制模块执行控制指令.视觉点阵刺激模块提供视觉感知,由19行12列的228盏LED灯阵列组成,最小封装尺寸为1.0×0.5 mm,能够提供10个等级的明亮灰度值（7.6–75.8 lux）,最高刷新频率为85 Hz,可选用红,白,黄,绿4种颜色.触觉点阵刺激模块提供触觉感知,由6行4列的24个触点阵列组成,触点直径为1.5 mm,凸起高度为0.40±0.05 mm,最大刷新频率为10 Hz,触点凸起后处于自锁位置,能够承受约10 N的按压力.测试结果表明,此装置可以独立或混合控制视觉点阵和触觉点阵中任意LED灯和触点工作,输出视觉刺激和触觉刺激,体积小（长70 mm、宽66 mm、高80 mm）,重量轻（337 g）,在15 m半径范围内可以遥操作,能为物理心理学研究人的视触觉融合感知特性提供定量化的实验数据.     

SD大鼠光刺激视觉诱发电位提取研究

在生物神经学领域,从脑电信号中提取出诱发电位对动物视觉图像恢复的研究具有重要作用。以Sprague-Dawley（SD）大鼠的脑电信号为研究对象,采用均值法和改进的Mallat多分辨率小波快速变换算法相结合的方法对SD大鼠脑电信号进行提取处理,得到了光刺激视觉诱发电位的主要特征。通过和SD大鼠视觉诱发脑电信号的拟合度仿真表明算法所得到的大鼠光刺激视觉诱发电位主要特征可以用于SD大鼠视觉图像恢复的处理。     

嵌入式系统中的快速光条中心提取算法

在嵌入式系统中,其各种资源有限,为实现由ARM9处理器构成的三维形貌测量系统,光条纹中心提取算法的时空效率至关重要。激光器投射的光条在其法线方向上灰度值呈现高斯分布,针对该种情况,提出应用条纹法线方向结合灰度重心法求条纹中心的方法。对获取的图像进行中值滤波,用最大类间方差法对图像进行阈值分割;利用阈值法粗略提取光条的中心,利用微分中值定理近似求出光条纹法线方向,在法线方向上利用灰度重心法求光条中心。在实验中移植OPENCV2.0嵌入式视觉库,实验结果表明,该方法能实时精确地提取光条中心,且能达到亚像素级。     

线结构光光条中心提取算法

目的 线结构光视觉测量是一种利用可控光源和数字图像的主动视觉测量方法,光条中心提取是线结构光视觉测量的关键技术,直接影响到线结构光视觉测量的精度。传统灰度重心法只在图像的横向或纵向上计算光条的灰度重心,没有考虑光条的法线方向,精度较低。本文提出一种改进的光条中心提取算法,以期实现光条中心的精确提取。方法 在分析线结构光的光条灰度特性基础上,基于传统的灰度重心法,提出一种改进的两步提取算法。基于图像差分法从原始图像中分离出有效的线结构光光条,采用传统灰度重心法对光条中心进行粗提取;在粗提取的光条中心点处通过自定义的方向模板确定光条的法线方向,以粗提取的光条中心点为中心,沿法线方向采用灰度重心法进行二次提取,获取线结构光光条的中心。结果 本文采用CCD相机、镜头、线激光器及辅助机构搭建线结构光视觉系统,采用提出的算法对线激光器投影产生的直线型光条、非连续光条和弯曲光条的中心进行提取。通过光条中心提取实验获取的光条中心线的走向与光条的走向大致相同,符合预期的光条中心线。本文将Steger法作为评价标准,分别计算本文算法、传统灰度重心法与Steger法提取的光条中心的偏差,通过对比实验可知,本文算法提取的光条中心的偏差更小,并且程序运行时间比Steger法减少了3 s以上。结论 本文研究线结构光的光条中心提取算法,对传统灰度重心法进行改进,能够实现直线型光条、非连续光条和弯曲光条等不同形状光条的亚像素级中心提取,并且在保证较少的程序运行时间的同时,能够提高传统灰度重心法的光条中心提取精度。     

基于稳态视觉诱发电位的脑机接口设计

为了设计出更适合的脑机接口，本文对基于稳态视觉诱发电位的概念进行了阐释，着重介绍了SSVEP信号原理与基础。对传统的三种刺激方法进行了简述，并最后选用LCD显示器实现简单闪烁刺激进行实验，采用正弦编码的方法对目标方块的灰度值进行调制，最终完成在线SSVEP-BCI系统设计。     

用于光遗传技术的体外细胞光刺激系统

光遗传技术具有在毫秒水平上精细调控某种特定细胞亚群活性的优势,对神经回路和某些神经系统疾病的发病机制和干预治疗等基础研究提供了一个崭新的生物工程学工具。文章基于光遗传技术的特点,研发了一套针对光感基因改造过体外培养细胞与离体脑片LED光刺激系统,实现远程无线控制LED整列的刺激时间、频率、占空比等参数,并同步检测培养细胞的理化特性。     

Cortical responses to congruent and incongruent stereo cues for objects on a collision path with the observer

We explored the cortical responses to visual collision events that were presented via stimuli that changed in size (looming) or stereo-depth (binocular motion), or both. In particular we examined the differences in cortical response when the looming and binocular cues were congruent or incongruent in the collision information they provided. A stereoscopic goggle system was used within the fMRI environment and allowed us to present looming and disparity cues in isolation, or in congruent or incongruent combinations. Comparison across conditions showed that incongruent cues elicited additional activation in cortical areas know to both process error and locate objects in spatio-topic coordinates. Results are discussed in terms of cognitive and motor responses to seeing incongruent cues.     

大鼠运动行为控制系统的设计及实现

该文开发了一套大鼠运动行为控制系统,通过无线控制器刺激大鼠特定脑区,实现对大鼠运动行为的控制.系统采用Visual Basic 6.0软件开发PC机控制台程序,采用C8051F320芯片搭建硬件系统.控制命令由PC机控制台发出,经无线传输模块传送至背负在大鼠身上的控制器,控制器将命令转换为电压或电流刺激信号,再经由微电极施加到大鼠神经系统相关核团,实现对大鼠运动行为的控制.经大鼠运动行为控制实验测试,表明该系统运行稳定,能够成功实现大鼠运动行为的控制.另外,系统采用贴片封装元件,电路设计紧凑、体积小、重量轻、大鼠容易携带.     

基于生物情绪记忆原理的人工鱼行为选择模型

将生物记忆原理与动物行为学原理相结合,利用“联系法”理论,在外部刺激与动物的行为之间建立起映射关系,实现了基于情绪记忆原理的人工鱼行为选择模型。该模型中,人工鱼为出现的每种生物与待选行为分配一个权值;每次行为完成后,人工鱼要对其进行评价,适应生存需求的行为的权值不断增加,不适合的行为的权值将被削弱,直至最终消除。实验表明,该人工鱼模型具有较强的适应性,同时又体现了人工鱼自学习的特性,具有一定的实用价值。     

基于方向梯度的快速手掌静脉识别

针对目前在静脉纹理提取算法中,对图像质量要求高、算法复杂度高的问题,本文利用静脉图像的剖面线在静脉区域中,灰度值会呈现山谷状变化的特征,通过计算静脉图像多方向的梯度矩阵,提出一种计算简单、快速而且稳定的掌脉纹路中心和纹路宽度提取算法。在此基础上,采用相应的编码方法确定纹理图像灰度值分布。最后,利用模糊阈值判定以及全局灰度值匹配算法,提高算法的鲁棒性及识别精度。实验结果表明,算法纹路特征提取的速度为25.2ms;在掌脉图像两两匹配的条件下,本文算法EER达到3.21%。最终可以得出结论,本文算法在纹路提取效果、匹配正确率以及算法效率上都有较为明显的优势。     

电磁刺激对FHN神经元系统的调控作用

本文系统地研究了外加电磁刺激对FitzHugh-Nagum。(FHN)神经元系统动力学行为的调控作用。首先,在强非线性电磁感应的作用下,FHN神经元对外加电磁刺激的响应呈现显著的非线性变化特点,不仅能够产生混沌的放电现象,而且还出现了不同放电模式之间的转迁。其次,在电磁感应的作用下,周期振g的电磁刺激对Newman-Watts小世界的神经元网络的脉冲放电频率和同步性都能够进行有效地调控,不仅提高了神经元网络对局部弱激励信号的探测和响应能力,而且能有效地控制网络时空斑图从相位同步到完全同步的演化。本文的研究揭示了电磁刺激对单个神经元和神经元网络系统动力学行为的显著调控能力,有待为生理上应用电磁刺激辅助治疗精神疾病提供理论指导。     

基于邻域灰度信息的Hausdorff距离图像匹配方法

针对可见光与红外图像由于成像机理不同引起的图像灰度值差异大、边缘轮廓不一致、传统基于灰度和基于特征的匹配方法匹配概率不高等问题,在分析了各种Hausdorff距离算法的前提下,引入可见光与红外图像的灰度信息,提出一种基于邻域灰度信息Hausdorff距离的图像匹配方法。该方法在计算图像边缘特征点相似性的基础上,增加了邻域归一化灰度方差计算,有效解决了由于边缘差异引起的Hausdorff距离算法对可见光/红外图像匹配概率不高的问题。经可见光与红外图像匹配的仿真实验表明,在各种条件下,该算法与传统Hausdorff距离算法相比,有效提高了在不同光照下图像的匹配效率以及对噪声的抗干扰性能。     

归一化互信息量最大化导向的自动阈值选择方法

当前景或背景的灰度分布呈现为非正态分布特征时,比如极值、瑞利、贝塔或均匀分布,将所选阈值与最优阈值之差控制在10个灰度级内并非易事.为了在统一框架内处理不同灰度分布情形下的阈值选择问题,提出了一种归一化互信息量最大化导向的自动阈值选择方法.该方法先采用多尺度梯度乘变换规范化输入图像,获得具有单峰长拖尾灰度分布的规范图像;然后对不同阈值对应的二值图像进行轮廓提取,获得不同的轮廓图像;最后计算规范图像和不同轮廓图像之间的归一化互信息量,并以最大值对应的阈值作为最终阈值.在具有不同灰度分布模式的9幅合成图像和59幅真实世界图像上,将提出的方法和1种人工阈值方法及4种自动阈值方法进行了比较.实验结果表明,提出的方法虽然在计算效率方面不优于4个自动方法,但在分割的适应性和精确度方面优势明显:对前述不同灰度分布情形,其所选阈值与最优阈值之差都在9个灰度级内.     

SAR~2:针对无线传感器网络丢包的自适应修复与调整策略

网络传输丢包是无线传感器网络中的一种常见现象,频繁非受控的丢包严重降低了网络性能。导致丢包的原因复杂多样,而已有的针对这一问题的解决方案通常趋于复杂和低效。本文通过对大规模无线传感器网络系统GreenOrbs的观察发现,RSSI(接收信号强度指数)是网络丢包的重要指标。当数据包在接收端的RSSI接近接收端的灵敏度下限(即灰度区域)时,丢包现象就会显著发生。基于这样的观察结论,本文提出了一个轻量级自适应修复与调整策略(SAR2):基于节点间的RSSI,把丢包原因进行对应分类,并相应地采取调节发包速度、调节发送能级和切换路由等策略以缓解网络丢包。基于TelosB节点实现了SAR2,实验结果表明,SAR2可以有效降低丢包率,提高网络性能。