摘要

采用近似熵(approximate entropy,ApEn)的新统计方法衡量神经元不同自发放电活动时间序列数据的规律性和复杂度,对多电极阵列上培养的海马神经元网络自发活动的复杂度进行研究.结果表明不同自发放电活动的近似熵动态变化曲线有明显差别.静息期时近似熵值范围1.0-1.2;典型爆发活动时近似熵值呈现迅速下降而后上升再下降小幅振荡(0.2-0.6);而伪爆发活动时近似熵值在0.2-0.7范围,沿平行时间轴的某一直线上下波动;连续发放锋电位时近似熵值在0.8-0.9范围;而随机单发锋电位时近似熵值0.6-0.8范围.以上分析结果说明近似熵动态变化曲线能够体现爆发活动和锋电位发放过程的规律性和复杂度变化,并可以有效地识别培养神经元网络自发的不同电生理信号,因而在神经元电信号分析中有着潜在的应用价值.