神经元的结构与功能ppt课件

神经元是具有长突触(轴突)的细胞，由细胞体和细胞突起组成。长轴突被一层鞘包裹，形成神经纤维，其末端的细小分支称为神经末梢。细胞体位于大脑、脊髓和神经节，细胞突起可以延伸到身体的所有器官和组织。细胞核大而圆，位于细胞中央，染色质少，核仁明显。细胞质包含斑片状核外染色质(以前称为尼尔森小体)和许多神经元纤维。细胞突起是从细胞体延伸出来的细长部分，可分为树突和轴突。每个神经元可以有一个或多个树突，这些树突可以接受刺激并将刺激传递给细胞体。每个神经元只有一个轴突，可以将兴奋从细胞体转移到另一个神经元或其他组织，如肌肉或腺体。细胞膜、细胞体的细胞膜和突出面上的膜是连续完整的细胞膜。除了突触部位细胞膜的特殊结构外，大多数细胞膜都是单位膜结构。神经细胞膜的特征是一个敏感和可兴奋的膜，其上有各种受体和离子通道，每个受体和离子通道由不同的膜蛋白组成。形成突触部分的细胞膜增厚。膜上的受体可与相应的化学神经递质结合，膜的离子渗透性和膜内外的电位差发生变化，细胞膜产生相应的生理活性：兴奋或抑制。细胞核大多位于神经细胞体的中央，大而圆，异染色质较少，多位于核膜的内侧，常染色质较多，散在于细胞核的中部，所以核仁颜色较浅，l 2，大而明显。当细胞退化时，细胞核向周围移动并移位。位于细胞核周围的细胞质也称为核周体，它含有发达的高尔基复合体、光滑的内质网、丰富的线粒体、尼氏体和神经原纤维、溶酶体、脂褐质和其他结构。具有分泌功能的神经元在细胞质中也含有分泌颗粒，如位于下丘脑的一些神经元。尼氏体，尼氏体：又称亲色体，是细胞质中的嗜碱性物质。在一般染色中，岛屿是用碱性染料染色的，大多是以补丁或颗粒的形式。它分布于核周和树突，但不分布于轴突起始段的丘和轴突。尼氏体的形态结构可以作为判断神经元功能状态的标志。在神经纤维的细胞质中，有一个直径约为2 3 m的丝状纤维结构，银染切片体可清晰显示棕黑色丝状结构，称为神经原纤维。神经原纤维交织成核周体的网络，并延伸至树突和轴突，到达突起的未发育部分。其生理功能主要涉及细胞质中物质的运输。靠近微管表面的各种物质的流速最高。微管表面有动力蛋白，动力蛋白本身具有三磷酸腺苷酶的功能。在三磷酸腺苷的存在下，微管可以滑动，从而使微管具有运输功能。脂褐素通常位于大神经无核核周体的一侧，呈棕黄色颗粒状，随年龄增长而增加。电子显微镜和组织化学证实它是由次级溶酶体形成的残余体。其内容物是溶酶体消化过程中的残留物质，主要是异物、脂滴或退化的细胞器。树突是从细胞体辐射出来的一个或多个过程。细胞体的最初部分相对较厚，在反复分支后变薄，形状像树。树突的结构与大脑相似。细胞质包含尼氏体、线粒体和平行神经原纤维，但没有高尔基复合体。在普通电子显微镜下，树突棘包含几个被称为棘的扁平囊泡。树突状分支和树突棘可以扩大接受刺激的神经元的表面积。树突具有接受刺激和向细胞体传递脉冲的功能。轴突的每个神经元只有一个细胞体，在轴突表面发射细胞膜，称为轴突膜，轴突的细胞质称为轴突或轴突质。有许多神经原纤维和拉长的线粒体轴突的主要功能是将神经冲动从细胞体传递到其他神经元或效应细胞。传导神经冲动的轴突的起始部分在轴突的起始段，沿着轴突膜传导。主要功能，神经系统的基本组成部分，接收刺激，信息整合，信息存储，信息传递，脑电图的产生机制，采集和分析方法，脑电图是生物电信号之一。生物电的科学解释是指生物细胞的静态电压和生物组织中的电流，如神经和肌肉。生物细胞利用生物电储存代谢能量，用于工作或诱发内部变化，并相互传导信号。生物学家认为组成有机体的每个细胞都像一个微型发电机。一些带正电荷或负电荷的离子，如钾离子、钙离子、钠离子、氯离子等。分布在细胞膜内外，使细胞膜带正电荷，膜带负电荷。当这些离子流动时，它们会产生电流，并在细胞内外产生电位差。脑电图(EEG)是脑神经细胞在大脑皮层或头皮表面电生理活动的综合反映，包含大量的生理和病理信息，可以用许多特征量来描述。脑电信号的时频特征分析可以有效提取其特征量。脑电图本质上是一个非线性时间序列。脑电信号的采集方法可分为有创和无创两种。由于开颅手术，侵入性采集方法对大脑有一定的损伤。无创采集方法不需要这种操作，因此不会对人脑造成损伤。侵入性采集方法可分为完全植入和皮质表面电极。完全植入就是将电极植入大脑皮层。皮层表面电极类型是在大脑皮层表面放置电极，而不是实际植入大脑。侵入式BCI，也称为植入式BCI，是一种有损脑电图采集技术。它利用直接颅神经接口技术，通过手术开颅将电极阵列植入大脑，直接记录或刺激脑神经元，从而实现与外界环境的相互作用。通过将这些微型装置植入颅内神经中枢，我们可以更准确地监测大脑活动、研究大脑功能、治疗脑部疾病、控制外部设备等。还有一种无创植入技术无创BCI。无创BCI使用头皮电极记录大脑活动产生的脑电图信号。无创BCI系统可以实现简单无损的脑机交互。与非侵入性BCI相比，侵入性BCI有损害，但它是准确的。频域分析和功率谱估计功率谱分析是脑电信号处理中最常用的工具，它们是由傅里叶变换得到的。它的前提是稳定的随机信号。对于非平衡随机信号，不同时间的频谱分析结果是不同的。目前常用的方法之一是基于短时断裂数据傅里叶变换的周期法。具体方法是对实际的淮信号进行时域分割，并将其视为准平稳信号。每个分段取傅立叶变换后的幅频特性的平方，并乘以适当的窗函数作为信号的功率谱估计。然而，该方法存在频率分辨率差、旁瓣泄漏、频谱估计方差大等问题。自回归参数模型谱估计自回归模型首先选择最佳阶问题。常见的顺序确定标准包括信息论标准(AIC)、最终预测误差标准(FPE)等。顺序确定后，根据信号数据序列与其估计量之间的最小均方误差准则计算ak值。自回归系数的算法包括尤尔-沃克算法、伯格算法、最小二乘算法等。每一种都有自己的优点和缺点。双谱分析双谱函数只包含信号的相位信息，而不给出相位信息。对于高斯随机分布，双谱被用作随机信号偏离高斯分布的度量。对实际脑电信号的测试表明，在不同的功能状态下，脑电信号与高斯分布的偏差是不同的。时域分析，直接从时间数据中提取特征时域分析主要用于直接提取波形特征，如过零点分析、直方图分析、方差分析、相关分析、峰值检测和波形参数分析、相干平均、波形识别等。因为小波变换具有(1)多分辨率(多尺度)；(2)质量因子，即恒定的相对带宽(中心频率与带宽之比)；(3)适当选择基本小波可以使小波具有在时域和频域上表示信号局部特征的能力。当使用较小的尺度时，时间轴上的观察范围较小，但在频域中，这相当于使用较高的频率进行较高分辨率的分析，即使用高频小波进行详细观察。当使用较大的尺度时，时间轴上的观测范围较大，而在频域中，它相当于使用低频小波进行一般观测。因此，小波变换被称为“数学显微镜”。神经网络可用于自发脑电图分析。分析的目的是检测脑电图峰值和癫痫发作。输入方法可以使用原始信号模型和特征参数模型。目前，小波变换和人工神经网络被用来检测脑电信号中的尖峰和尖峰成分。小波变换用于对基于人工神经网络的脑电棘波检测系统的输入进行预处理，从而在不降低信号信息量和检测性能的前提下，减小人工神经网络的输入规模。近年来，随着非线性动力学的发展，越来越多的证据表明大脑是一个非线性动力学系统，脑电可以作为其输出。因此，人们试图应用一些非线性动力学的方法，如分形维数、洛伦兹散点图、李雅普诺夫指数、复杂性等。进行脑电图分析，以便对大脑有新的了解。脑电信号的洛伦兹散点图是指以脑电信号的两个相邻采样点的前一个点值为横坐标，后一个点值为纵坐标绘制的图。数据显示，癫痫脑电信号相邻采样点的值相对较近，整个脑电信号的分布范围较大，而正常人脑电信号的洛伦兹散点图中的点大多分布在一个小范围的椭圆形区域。大脑对信息的处理主要研究为大脑对视觉信息的处理、学习和记忆、意识生成等。1.视觉信息处理机制是并行和串行的信息处理机制。视觉系统被组织成不同的路径来传递和处理视觉信息的不同方面。学习和记忆对学习的神经机制的研究主要基于坎德尔对海兔的敏感性和经典的条件反射实验。感觉神经细胞和产生保护性反射肌群激活的神经细胞之间的学习和连接突触，短期记忆和长期记忆都发生在突触部位。LTP和LTD法规。意识的本质是主观信息，它是由人的感官、眼睛、耳朵、鼻子、舌头和皮肤通过神经系统接收到人脑的东西，然后由脑细胞存储、记忆、识别、关联、比较、重组、构建和创造出来的主观信息。信息储存和记忆是指意识是否在人脑中被表达或被储存。意识形成后，大脑储存、记忆或发出指令来控制