25、利用钙成像和微型显微镜记录行为动物疼痛相关脑活动

利用钙成像和微型显微镜记录行为动物疼痛相关脑活动

1. 疼痛感知与现有研究局限

疼痛是一种由大脑对来自外周和脊髓的上行信号进行信息处理而形成的多方面感知。众多人类和动物研究,如使用功能磁共振成像(fMRI)技术,已表明有害刺激会激活由多个大脑区域组成的分布式网络。这些研究虽让我们对大脑在疼痛中的网络功能有了一定了解,但也存在局限性。

1.1 疼痛感知的复杂性

疼痛的感知并非固定不变,不同方面如不愉快感或强度会因环境、时间、社交情况和情绪等因素而改变。在病理性疼痛中,原本起到保护作用的疼痛感知可能在无有害刺激的情况下出现。慢性疼痛影响近三分之一的人口,且许多患者因治疗不足而痛苦,它会重塑脊髓和大脑的整个区域,使疼痛从一种进化优势信号转变为神经系统疾病。

1.2 现有研究方法的局限

目前研究疼痛相关神经信息在中枢神经系统中处理方式的方法多样,从具有高时间分辨率的电学方法到全脑技术(如fMRI)。然而,fMRI研究的分辨率有限,其活动体素代表100,000多个神经元,难以精确识别和解析产生急慢性疼痛体验的特定神经回路。现有的测量单个神经元活动的技术也存在不足,如即时早期基因表达只能提供神经元活动的静态快照,体内电生理记录在理解神经活动的空间组织或追踪基因鉴定细胞在数月的慢性疼痛相关时间尺度上的活动时面临挑战。头固定双光子钙成像虽能克服部分问题,但会使动物处于应激和受限的环境中,可能改变疼痛处理过程,且无法观察到许多与有害刺激相关的行为。此外,旨在识别功能脑区的研究,如使用损伤、化学遗传学或光遗传学操作,可能会调节与疼痛无关的神经网络活动,药理学方法也常影响功能异质的神经元群体。

2. 新技术:微型荧光显微镜

2.1

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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