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驱动事件序列中干扰模式的自动分类:应用于机械通气强迫的单个交感神经元放电。 (英语) Zbl 1078.92016年

小结:本研究提出了一种自动分类非线性相互作用的方法,该方法是一个严格的周期性事件序列,模拟以固定且众所周知的速率工作的外源振荡器的活动,而一个事件序列模拟由外源振荡器强迫的自持振荡器的活动。该方法基于几个著名工具的组合(循环相对相位的概率密度函数、每个强制循环的强制事件计数的概率密度功能、循环相对相位序列的条件熵和替代数据方法)。分类是通过一系列易于应用的决策规则实现的,从而使分类实际上是用户独立的,并且完全可重复的。该方法将动力学分为四类:完全解耦、准周期、锁相和非周期。在锁相的情况下,计算耦合比(即,(n:n))和耦合强度。该方法通过模拟受不同噪声水平破坏的简单和复杂锁相动力学进行验证,并应用于一只麻醉和人工通气大鼠的数据,以分类机械通气和(1)两个(同时记录的)放电之间的非线性相互作用支配尾部尾侧腹侧动脉的单个节后交感神经元和(2)动脉血压。在中枢性呼吸暂停状态下,通过五种不同的肺充气率(0.58、0.64、0.76、0.95、1.99 Hz),潜在交感神经振荡器的活动受到干扰。当通气和动脉压力完全解耦时,通气能够锁相交感神经放电,从而产生40%的锁相模式(2:5、1:1、3:2和2:2的一种情况)和40%的非周期性动力学。在锁相模式的情况下,耦合强度较低,因此表明该模式是滑动的。在20%的病例中观察到非静态相互作用。这两种放电表现不同,表明存在以不同频率工作的交感振子群。

MSC公司:

92C20美元 神经生物学
92C30型 生理学(一般)
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