【摘 要】
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视觉是鸟类感知外界信息的主要途径,腹外侧中丘（mesopallium ventrolaterale,MVL）是鸟类视觉系统的重要高级神经核团,普遍认为其与鸟类视觉目标识别息息相关。然而,从脑区采集的原始信号往往包含了丰富的特征,需要对其进行特征筛选以确定哪些维度的响应特征表征了目标特定尺度的信息。本文以信鸽为实验动物,首先采用植入式微电极记录了执行颜色认知任务过程中鸽子MVL区的神经信号,从中提取
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视觉是鸟类感知外界信息的主要途径,腹外侧中丘（mesopallium ventrolaterale,MVL）是鸟类视觉系统的重要高级神经核团,普遍认为其与鸟类视觉目标识别息息相关。然而,从脑区采集的原始信号往往包含了丰富的特征,需要对其进行特征筛选以确定哪些维度的响应特征表征了目标特定尺度的信息。本文以信鸽为实验动物,首先采用植入式微电极记录了执行颜色认知任务过程中鸽子MVL区的神经信号,从中提取了局部场电位（Local field potential,LFP）;然后通过分析LFP的能量谱,确定了LFP与视觉认知活动相关的频带,针对该频带能量的动态变化曲线提取了统计特征;进而利用多目标优化方法对提取的多维特征进行优化筛选,分别得到了表征目标突然出现和不同颜色目标的特征组合;最后利用非线性分类器验证了所筛选特征在表征目标的突然出现和目标的颜色信息上的有效性。本文主要完成的工作如下:（1）采集了执行颜色识别任务的鸽MVL的神经信号,并完成了信号的预处理。选择执行红、蓝两种颜色识别任务且行为准确率大于80%的鸽子,使用无线神经信号检测装置,采集了鸽MVL的神经信号;对采集的原始神经信号完成了低通滤波、去除工频、去基线漂移和降采样等预处理操作,得到较为干净的LFP信号。（2）完成了LFP信号的特征提取与优化筛选,分别确定了表征目标突然出现和目标颜色信息的有效特征组合。利用短时傅里叶变换的频谱分析方法,绘制了鸽子在目标出现前1s和目标出现后3s的LFP时频能量谱,结果发现,fast-γ（55～80Hz）频带的能量与目标的出现显著相关,且目标呈现期间,该频带的能量表现出丰富的时间特性,进而将fast-γ频带能量的动态变化曲线看作时间序列,提取了22个统计特征,作为每个试次的响应特征;采用带精英策略的非支配排序遗传算法的多目标优化方法,通过约束线性分类准确率最高和特征数目尽可能少两个目标函数,从提取的响应特征中筛选出了用于表征目标突然出现和目标不同颜色的有效特征组合,并分析了时间基准点偏移量与响应时间窗长对结果的影响,发现表征目标的突然出现和目标的颜色信息的响应特征及最佳响应时间窗有所不同,表明鸽子视觉脑区以更多元化的方式表征外界环境不同尺度的视觉信息。（3）使用多种非线性分类器对筛选的响应特征进行了解码验证。分别采用支持向量机和BP（Back Propagation）神经网络,对最优参数下的特征组合进行了解码验证,结果表明:相较于线性分类器,非线性分类器具有更高的解码准确率,说明采用非线性分类器更符合鸟类高级脑区对视觉目标非线性的编码过程。
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