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    基于微電極陣列的神經(jīng)細(xì)胞電信號采集與處理

    2018-08-30 08:51:36張曉旭楊立波宋正勛趙立
    關(guān)鍵詞:微電極幅頻特性電信號

    張曉旭,楊立波,宋正勛,2,趙立

    (1.長春理工大學(xué) 電子信息工程學(xué)院,長春 130022;2.長春理工大學(xué) 國家納米操縱與制造國際聯(lián)合研究中心,長春 130022;3.長春海拉車燈有限公司,長春 130033)

    神經(jīng)系統(tǒng)的信息傳導(dǎo)主要是通過神經(jīng)放電而實現(xiàn)的,神經(jīng)元作為神經(jīng)系統(tǒng)的基本單元,其產(chǎn)生的電信號含有豐富的信息,故而研究神經(jīng)細(xì)胞電信號的采集與處理有著重要意義[1]。神經(jīng)細(xì)胞產(chǎn)生的電信號電位幅度一般在90~130mV,對于不同測量方法得到的神經(jīng)細(xì)胞電信號也不盡相同,現(xiàn)主要技術(shù)有膜片鉗技術(shù)[2]和微電極陣列技術(shù)[3]。

    膜片鉗技術(shù)對神經(jīng)細(xì)胞電信號進行采集需要受過良好訓(xùn)練的電生理學(xué)專家進行,采集難度較大,且通量低、數(shù)據(jù)采集慢?;谖㈦姌O對神經(jīng)細(xì)胞電信號進行采集,可將細(xì)胞直接在電極芯片上進行無創(chuàng)培養(yǎng),隨時觀察其生長情況,進而方便、快速地采集到神經(jīng)細(xì)胞電信號。雖然以微電極陣列為傳感器對神經(jīng)細(xì)胞電信號進行采集的方法由來已久,但是一直存在因為電極材料問題使得神經(jīng)細(xì)胞不能很好地在電極表面生長且影響觀察,或者沒有相對應(yīng)的外圍放大濾波裝置使得神經(jīng)細(xì)胞電信號不能很好地獲得等問題。該實驗用到的微電極陣列以玻璃為基底,并對電極表面鍍金,同時采用專用的微電極芯片連接器、放大濾波電路、信號采集卡完成神經(jīng)細(xì)胞電信號的采集。之后為更好地對后續(xù)信號進行特征提取與分類,采用經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(Empirical Mode De?composition,EMD)[4]的方法對信號進行分解,再根據(jù)信號分量特征選取信號的真實部分進行重組,得到去除噪聲的神經(jīng)細(xì)胞電信號。通過文中提出的方法,使得對神經(jīng)細(xì)胞電信號的研究更加便利。

    1 神經(jīng)細(xì)胞電信號采集系統(tǒng)

    本文采用微電極陣列采集神經(jīng)細(xì)胞電信號的方法。文中用到的神經(jīng)細(xì)胞是現(xiàn)提取的小鼠神經(jīng)細(xì)胞,微電極是共有60通道、單個電極圓盤直徑30μm、兩電極圓盤間距100μm的微電極陣列。首先需在微電極表面固定培養(yǎng)皿,對培養(yǎng)皿所在區(qū)域進行氧等離子體處理,使得離體的神經(jīng)細(xì)胞可在電極圓盤上貼壁生長。當(dāng)神經(jīng)細(xì)胞培養(yǎng)2~3天后,在顯微鏡下觀察到細(xì)胞生長狀況良好,可進行電信號采集。微電極與神經(jīng)細(xì)胞在微電極芯片的生長情況如圖1所示。

    圖1 微電極及在微電極芯片上培養(yǎng)的神經(jīng)細(xì)胞放大圖

    神經(jīng)細(xì)胞電生理特性采集系統(tǒng)如圖2所示,主要包括電源、微電極芯片及接口裝置、前置放大器、數(shù)據(jù)采集卡、計算機。系統(tǒng)的預(yù)處理電路包括前置放大電路和濾波電路,主要負(fù)責(zé)將微弱的神經(jīng)細(xì)胞電信號進行放大,同時去除基線漂移和高頻干擾信號,以供接下來的信號采集系統(tǒng)完成信號采集工作?;贚abVIEW的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)由上位PC機結(jié)合LabVIEW實現(xiàn),將放大濾波電路處理后的信號經(jīng)由NI-4462數(shù)據(jù)采集卡進行采集,以完成對前置放大器采集的電信號進行傳輸、轉(zhuǎn)換和存儲。計算機與信號采集卡之間采用PCI外部設(shè)備互聯(lián)總線的方式進行上下位機間的通信[5],將記錄的信號傳輸至電腦上進行波形顯示和數(shù)據(jù)保存。

    圖2 神經(jīng)細(xì)胞電信號采集系統(tǒng)

    2 神經(jīng)細(xì)胞電信號處理

    通過微電極及其外圍設(shè)備采集到如圖3所示神經(jīng)細(xì)胞電信號后,發(fā)現(xiàn)離體培養(yǎng)的神經(jīng)細(xì)胞電信號幅值為75mV~125mV之間,且發(fā)放模式多呈爆發(fā)模式發(fā)放[6],符合神經(jīng)細(xì)胞的電信號發(fā)放情況。

    圖3 神經(jīng)細(xì)胞電信號

    由于檢測到的電信號主要是由細(xì)胞膜外吸附正電荷產(chǎn)生的場電勢,離體培養(yǎng)的細(xì)胞又與電極之間是容性連接,根據(jù)電容量與兩個極板的距離成反比的理論,細(xì)胞膜與電極間的依附程度對其是否能達到最佳耦合是至關(guān)重要的[7]。場電勢的大小與細(xì)胞-電極接觸間隙形成的電阻成比例。因此,細(xì)胞在電極上完全覆蓋的程度決定了細(xì)胞-電極界面的電特性,同時電極和細(xì)胞接觸的幾何形狀,如大小、尺寸以及相互位置也對其有影響[8]。在電極上培養(yǎng)細(xì)胞時發(fā)現(xiàn),細(xì)胞在貼壁生長時經(jīng)常會出現(xiàn)一個電極圓盤周圍有多個神經(jīng)細(xì)胞同時存在,導(dǎo)致單個細(xì)胞不能完全與電極接觸,所以會出現(xiàn)采集到的神經(jīng)細(xì)胞電信號可能是多個細(xì)胞共同活動的結(jié)果,導(dǎo)致細(xì)胞之間產(chǎn)生影響。同時采集電信號時細(xì)胞通過培養(yǎng)液與電極接觸產(chǎn)生的阻抗、電噪聲和環(huán)境噪聲也會影響采集結(jié)果[9],不可避免地會摻雜生物噪聲及外來噪聲。

    經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解方法可以根據(jù)信號的實際情況,自適應(yīng)地分解信號,可對采集到的非平穩(wěn)、非線性神經(jīng)電信號進行較好的處理。本文參考Hilbert-Huang變換,利用EMD方法將一組摻雜噪聲的神經(jīng)細(xì)胞電信號分解為若干本征模態(tài)函數(shù)IMF(Intrinsic Mode Function),所分解出來的各IMF分量包含了原噪聲信號的不同時間尺度的局部特征信號。之后對IMF分量進行希爾伯特變換取得各分量的瞬時頻率,進而有選擇性地恢復(fù)原信號[10]。具體步驟如下:

    (1)利用EMD方法將圖3中摻雜噪聲的神經(jīng)細(xì)胞電信號分解為若干本征模態(tài)函數(shù)IMF,以此可以實現(xiàn)真實信號與噪聲信號的近似分離。原始信號可以表示成式(1):

    即原始信號分解成n個固有模態(tài)(IMF)和一個殘余信號rn(t),殘余信號是一個平均的趨勢或是一個常數(shù)[11]。所有分量如圖4所示。

    圖4 信號分解后的IMF分量圖

    由圖4可知,IMF1~IMF4分量的頻率相對較大,初步判斷為高頻噪聲,IMF5~IMF8的頻率相對較小,初步判斷為信號的真實部分。下面將結(jié)合各IMF分量的希爾伯特變換得到的幅頻特性圖再做進一步的判斷。

    (2)對提取的各IMF分量進行希爾伯特變換,進而得到信號的幅頻特性圖,求得信號的瞬時頻率[12]為式(2):

    各分量的幅頻特性如圖5所示。

    圖5 各分量幅頻特性圖

    由圖5可以看出,IMF1~IMF4的幅頻特性圖中,包含很多大于50Hz的峰值,而IMF5~IMF8的幅頻特性圖中峰值主要集中于0~50Hz。進一步可以判定IMF1~IMF4為噪聲部分,IMF5~IMF8為信號的有用部分。

    (3)對判定為噪聲的成分進行去除,對判定為有用的信號成分加以保留,利用式(3)對信號進行重構(gòu)。

    得到去除噪聲后的信號,原始信號與去除噪聲后的信號波形對比如圖6所示。

    圖6 原始信號與去除噪聲后的信號波形對比圖

    由圖6結(jié)果對比表明,先對信號進行經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解,之后根據(jù)分解信號特征去除噪聲部分,再把有用部分進行整合得到新的信號,這種方法不但能夠有效地抑制噪聲,還可以較好地保留原始神經(jīng)細(xì)胞電信號的波形成分。

    3 結(jié)論

    本文利用微電極陣列對神經(jīng)細(xì)胞電信號進行了采集,通過實驗發(fā)現(xiàn)神經(jīng)細(xì)胞可以在微電極上很好地生長,經(jīng)過2~3天培養(yǎng)就可以在顯微鏡下觀察到細(xì)胞已在電極圓盤周圍貼壁生長,對神經(jīng)細(xì)胞電信號進行測量時發(fā)現(xiàn)可以產(chǎn)生75mV~125mV的明顯放電現(xiàn)象。之后通過經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解方法將原始的神經(jīng)細(xì)胞電信號分解成多個IMF分量,以此實現(xiàn)真實信號與噪聲信號的近似分離。之后從高頻IMF分量中找出包含噪聲的分量,然后將其剔除,剩余的IMF分量不做處理。最后將剩余未做處理的IMF分量重新整合就能獲得去除噪聲的真實信號。

    雖然經(jīng)過對比處理前與處理后的信號波形,發(fā)現(xiàn)本文的方法比較適合對用微電極采集到的神經(jīng)細(xì)胞電信號去除噪聲,但是由于在培養(yǎng)神經(jīng)細(xì)胞過程中不能很好的控制細(xì)胞生長方向和數(shù)量,導(dǎo)致一些電極圓盤上長有很多神經(jīng)細(xì)胞,另一些上面卻只有很稀少或沒有神經(jīng)細(xì)胞,故而在使用微電極陣列對神經(jīng)細(xì)胞電信號進行采集時各細(xì)胞間不可避免的會產(chǎn)生干擾。在后續(xù)的研究中會通過改變微電極陣列結(jié)構(gòu),或者利用加藥的方法來控制神經(jīng)細(xì)胞在微電極上定向生長,完成特定神經(jīng)細(xì)胞電信號的采集。

    本文提出了一種簡單可行的實驗方法,可完成神經(jīng)細(xì)胞電信號的采集與處理。這種方法為之后研究神經(jīng)細(xì)胞奠定了基礎(chǔ),尤其可對研究神經(jīng)細(xì)胞電信號內(nèi)蘊涵的豐富信息提供幫助,繼而為生物醫(yī)學(xué)、神經(jīng)信息學(xué)、新型傳感器等眾多領(lǐng)域的研究提供基礎(chǔ)。

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