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嗅觉组织生物传感器及其信号处理

作　者: 叶伟伟
导　师: 刘清君
学　校: 浙江大学
专　业: 生物医学工程
关键词: 嗅黏膜组织光寻址电位传感器微电极阵列频谱分析小波分析相关性分析主成分分析
分类号: R318.0
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要

人类或动物的嗅觉系统是一个高度复杂、极其灵敏的感觉系统,能够区分上千种不同的气味。仿生嗅觉研究可以帮助我们更深入理解生物嗅觉感受过程和生物嗅觉机理。基于嗅觉细胞的生物电子鼻能够用于实现嗅觉芯片的仿生设计。剥离的嗅黏膜组织保持了相对完整的嗅觉功能结构,用嗅黏膜组织作为感受元件,更接近在体环境。本文研究的主要目的是将嗅黏膜组织与微传感器芯片,包括光寻址电位传感器(light-addressable potentiometric sensor, LAPS)、微电极阵列(microelectrode arrays, MEA)芯片结合,仿生设计一个新型的嗅觉组织生物传感器芯片,以便用于环境气味监测和药物分析研究。首先,根据嗅黏膜对气味刺激的响应原理及LAPS和MEA芯片的测试原理,分别构建嗅黏膜组织-LAPS生物传感器和嗅黏膜组织-MEA生物传感器的界面模型,重点分析了嗅黏膜组织-LAPS界面耦合模型并对其进行仿真分析,从理论上研究嗅觉组织生物传感器检测嗅觉感受细胞自发放电和对气味刺激响应的可行性。其次,利用LAPS信号测试系统和MEA信号测试系统,设计实验,检测生物信号,包括自发的以及乙酸和丁二酮刺激下的响应信号。最后,利用信号处理方法对采集到的信号进行分析处理,进而提取有用信号用于嗅觉组织生物传感器特性的研究,检测基于嗅觉组织的生物传感器芯片对不同气味的响应特性。传感器检测到的嗅觉感受神经元发放信号多样,既有单个神经元活动的峰电位(spike)信号,又有电极附近局部神经元群体同步放电形成的局部场电位(local field potentials, LFP)信号,且夹杂着噪声信号。针对信号分析的不同目的,采用频谱分析方法区分spike和LFP；小波变换可同时进行信号时空频率的局部化分析,利用小波分析对采集到的信号进行去噪处理；利用相关性分析法,分析MEA多通道记录信号之间的相互关系和区别；采用主成分分析(principal component analysis, PCA)实现信号聚类,达到嗅觉组织生物传感器气味识别的目的。嗅觉组织生物传感器的研究,突破了传统电子鼻研究的局限,模拟了生物体复杂的嗅觉感受过程,为人工嗅觉仿生设计的研究提供了新方法。

全文目录

摘要  4-5
ABSTRACT  5-9
第一章绪论  9-22
  1.1 引言  9
  1.2 生物传感器研究意义  9-11
  1.3 生物传感器发展状况  11-15
  1.4 生物嗅觉传感器研究现状  15-21
    1.4.1 基于受体的嗅觉传感器  15-17
    1.4.2 基于细胞的嗅觉传感器  17-19
    1.4.3 基于组织的嗅觉传感器  19-21
  1.5 论文主要研究内容  21-22
第二章组织传感器模型及分析  22-38
  2.1 引言  22
  2.2 嗅觉感受细胞气味识别  22-28
  2.3 细胞-器件界面模型  28-31
  2.4 嗅黏膜组织-器件界面模型  31-34
  2.5 模型仿真分析  34-36
  2.6 小结  36-38
第三章实验与信号采集  38-46
  3.1 引言  38
  3.2 基于LAPS的信号检测  38-40
    3.2.1 LAPS器件准备  38-39
    3.2.2 LAPS测试系统  39-40
  3.3 基于MEA的信号检测  40-43
    3.3.1 MEA器件准备  40-42
    3.3.2 MEA测试系统  42-43
  3.4 嗅黏膜组织剥离与固定  43-45
    3.4.1 嗅黏膜组织剥离  43-44
    3.4.2 嗅黏膜组织固定  44-45
  3.5 小结  45-46
第四章实验结果分析与讨论  46-68
  4.1 引言  46
  4.2 频谱分析用于区分LFP和SPIKE  46-50
    4.2.1 频谱分析原理与方法  47-48
    4.2.2 结果与讨论  48-50
  4.3 小波分析用于信号去噪  50-56
    4.3.1 小波去噪原理与方法  50-53
    4.3.2 结果与讨论  53-56
  4.4 多通道记录相关性分析  56-61
    4.4.1 相关性分析原理与方法  57-58
    4.4.2 结果与讨论  58-61
  4.5 主成分分析用于信号聚类  61-67
    4.5.1 主成分分析原理与方法  62-64
    4.5.2 结果与讨论  64-67
  4.6 小结  67-68
第五章总结与展望  68-71
  5.1 总结  68-69
  5.2 展望  69-71
参考文献  71-78
致谢  78-79
作者简历及在硕士研究生期间的科研成果  79

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