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视网膜信息处理模型的建立

作　者: 裴智军
导　师: 乔清理
学　校: 天津医科大学
专　业: 生物医学工程
关键词: 视网膜时空滤波器静态非线性整流采样泊松锋电位发生
分类号: R318.04
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要

研究目的：视觉假体是用微电极阵列直接刺激视路径上的结构,为盲人提供重要的外界信息输入。视网膜信息处理模型可取代生物视网膜功能,将刺激图像转化为携带有效视觉信息的锋电位序列,驱动刺激电极阵列,是视觉假体研究的一个必要组成部分。本文通过理论分析视网膜内电刺激产生视知觉的信号流程和各个阶段传递函数,建立视网膜仿生模型,并以静态灰度图像为输入进行模拟。解决向视觉中枢输入什么信息,如何有效输入信息的问题,为设计研发切实可行的植入式视觉微电子系统提供神经计算的支持。研究方法：本研究从已知的视网膜生理机制出发：视觉神经元功能联系主要发生在突触层。将外网状层和内网状层看作两个独立的信息处理单元,建立两层结构的视网膜信息处理模型,并在Matlab平台上以静态灰度图像为输入进行仿真研究。1.外网状层视觉信息提取。根据神经元感受野特点：中心-周边结构,空间分布范围和时间轨迹不同。中央和周边信号分别对应不同的线性时空滤波器,所建模型的空间组分是高斯函数,时间组分是级联指数函数,最终由双极细胞层整合相互拮抗的中央信号和周边信号。2.内网状层视觉信息编码。用一个简化的突触传递函数来表征人眼视觉系统的非线性调制功能,外界刺激强度通过相应的放电率表示；在简单齐次泊松模型的加入神经元锋电位产生的不应期,获取神经元放电锋锋间隔,最终得到传递有效视觉信息的锋电位序列。3.通过Matlab提供的图形用户界面集成开发环境GUIDE,根据模型结构及其所要实现的功能类型,设计开发图形用户界面。研究结果：1.所建立的视网膜外网状层模型可实现视觉信息提取,得到清晰的边缘轮廓对比信息；内网状层数学模型可实现视觉信息编码,获取传递视觉信息的锋电位序列。2.输入静态灰度图像,经外网状层时空滤波模型处理后,相比传统空间高斯差分模型,图像中的边缘信息得到了保留,同时大面积的亮度对比信息也在一定程度上得到了保留。3.输入静态灰度图像,在外网状层中央兴奋性信号与周边抑制性信号相对权值ω=0.95时,可得到清晰边缘轮廓对比信息。4.内网状层静态非线性整流函数,不同的亮度有不同的缩放因子,与其它实验测量结果基本一致。5.图形用户界面：主界面显示系统名称和功能简介；次界面四个子模块依次实现刺激图像载入、时空滤波、静态非线性调整、非均匀径向采样和泊松锋电位序列发生,最终以光点闪烁动画形式模拟显示视网膜神经节细胞放电过程。研究结论：1.本论文在Matlab7.7仿真平台上构建了视网膜信息处理模型,应用该模型可完整仿真视网膜静态视觉信息处理功能。2.外网状层时空滤波模型实现了对低层次视觉要素的提取功能,与传统高斯差分模型相比,在保留视觉图像高空间频率成分的同时,也在一定程度较好保留视觉图像低空间频率成分。3. Sigmoid型静态非线性整流函数,与生物视觉系统的非线性特征契合,确保视网膜神经节细胞的放电率保持在合理范围内。4.图形用户界面将参数设置、动态仿真集于一体,可为广大临床、科研工作者提供方便的交互方式。关键词：视网膜时空滤波器静态非线性整流采样泊松锋电位发生

全文目录

中文摘要  4-6
Abstract  6-11
缩略语/符号说明  11-12
一、前言  12-20
  1.1 研究背景  12-17
    1.1.1 视皮层假体研究现状  13-14
    1.1.2 视神经假体研究现状  14-15
    1.1.3 视网膜假体研究现状  15-17
  1.2 研究目的  17
  1.3 研究内容  17-20
二、视网膜信息处理生理机制  20-28
  2.1 视网膜解剖结构  20-22
  2.2 视网膜细胞突触连接  22
  2.3 视网膜信息处理功能  22-28
    2.3.1 外网状层信息处理作用  23-25
    2.3.2 内网状层信息处理作用  25-28
三、视网膜信息处理模型的建立  28-38
  3.1 模型结构  28
  3.2 外网状层模型建立  28-32
  3.3 内网状层模型建立  32-35
    3.3.1 静态非线性调整  32-33
    3.3.2 非均匀径向采样  33-34
    3.3.3 神经节细胞锋电位发生  34-35
  3.4 基于Matlab的模型图形用户界面设计  35-38
    3.4.1 图形用户界面设计简介  35-37
    3.4.2 图形用户界面设计方案  37-38
四、计算机仿真结果  38-46
  4.1 空间高斯差分模型与时空滤波模型的滤波特性  38-39
  4.2 周边信号相对中央信号权值对滤波特性的影响  39-40
  4.3 静态非线性整流函数  40-41
  4.4 视网膜信息处理模型功能实现  41-43
  4.5 视网膜信息处理模型图形用户界面实现  43-46
五、结论与讨论  46-50
  5.1 结论  46
  5.2 讨论  46-50
    5.2.1 像素点采样方式  47
    5.2.2 动态视觉信息处理  47
    5.2.3 关于对比度增益控制  47-48
    5.2.4 研究展望  48-50
参考文献  50-55
发表论文和参加科研情况说明  55-56
综述  56-68
  综述参考文献  65-68
致谢  68

视网膜信息处理模型的建立

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