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        基于格蘭杰因果的神經(jīng)元功能連接分析

        2019-10-28 07:18:54汪躍萍朱云國
        銅陵學(xué)院學(xué)報(bào) 2019年4期
        關(guān)鍵詞:謀劃格蘭杰復(fù)雜性

        汪躍萍 朱云國

        (銅陵學(xué)院,安徽 銅陵 244061)

        一、引言

        多通道神經(jīng)信號記錄技術(shù)的發(fā)展,了解多神經(jīng)元如何協(xié)同工作以及神經(jīng)元的連接關(guān)系,能為獲得某種特定腦功能活動提供幫助[1,2]。在伸展抓握過程,神經(jīng)元在不同的動作時段都伴隨中神經(jīng)元放電,分析在動作謀劃時段和動作執(zhí)行時段神經(jīng)元放電活動的差異性,為我們接下來分析神經(jīng)元的連接關(guān)系打下基礎(chǔ)。本文通過基于copula(連接)函數(shù)的Granger Causality(格蘭杰因果關(guān)系)去生成格蘭杰因果網(wǎng)絡(luò)[3],引入網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜性去分析神經(jīng)元在動作執(zhí)行時段與動作謀劃時段的連接水平。

        二、方法

        (一)格蘭杰因果網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建

        1.連接函數(shù)

        Copula函數(shù)是將多變量聯(lián)合累積分布函數(shù)與各變量邊緣累積分布函數(shù)連接起來的函數(shù)[4,5]。若Y是多變量的聯(lián)合分布函數(shù),Yi是各變量的邊緣累積分布函數(shù),C為多變量的連接函數(shù),則Y(x1,x2,…,xn)=C(Y1(x1),Y2(x2),…Yn(xn))。

        推論1設(shè)x與y的聯(lián)合分布函數(shù)是H(x,y),它們的各變量的邊緣分布函數(shù)分別是 F(x)和 G(y),C為相應(yīng)的連接函數(shù),F(xiàn)-1(u)、G-1(v)分別為 F(x)、G(y)的反函數(shù),那么對于連接函數(shù)C定義域內(nèi)的任意u,v均有:

        通過 C(u,v)的密度函數(shù) c(u,v)和邊緣分布函數(shù) F(x)、G(y)可以求出分布函數(shù) H(x,y)的概率密度函數(shù):

        2.格蘭杰因果關(guān)系

        已知變量X及變量Y的歷史所有信息,來預(yù)測當(dāng)前時刻的變量X的概率分布要比不包含變量Y的歷史所有信息來預(yù)測當(dāng)前時刻的變量X的概率分布預(yù)測效果要好,能夠表明Y對于X的將來變化的預(yù)測有幫助,則表明Y是X的格蘭杰原因。f(Xp|Xh,Yh)表示的就是在已知X以及Y的歷史所有信息這樣的條件下對X的預(yù)測效果,f(Xp|Xh)表示的就是不包含Y的歷史所有信息對X進(jìn)行的預(yù)測效果[6]。其中X,Y是兩個隨機(jī)變量,f是條件概率函數(shù)。

        根據(jù)格蘭杰因果定義,得到格蘭杰因果關(guān)系式[7,8]:

        公式3中的E表示該樣本空間的期望值。公式3是在未知模型的情況下直接進(jìn)行概率估計(jì),可以分析神經(jīng)元與神經(jīng)元非線性關(guān)系以及高階的因果關(guān)系。

        3.基于連接函數(shù)的格蘭杰因果

        圖1 同時記錄的神經(jīng)元放電序列

        如圖1所示,同時記錄的兩個神經(jīng)元X,Y放電信息,定義Y神經(jīng)元作為觸發(fā)神經(jīng)元,神經(jīng)元X為目標(biāo)神經(jīng)元,分析Y是否為X的格蘭杰因果原因,X是否為Y的格蘭杰因果的結(jié)果。由圖1知,神經(jīng)元X有N 次放電時刻,放電時刻記錄為{TX,1,TX,2,…,TX,N},神經(jīng)元Y有M次的放電時刻,放電時刻為{TY,1,TY,2,…,TY,M}。

        TXX表示神經(jīng)元X兩次放電間隔時間,{TX,2-TX,1,TX,3-TX,2,…TX,N-TX,N-1},TYX表示神經(jīng)元 Y 與神經(jīng)元 X 兩次相鄰放電間隔時間,圖1中由于TX,N-1與TX,N-2有相同觸發(fā)神經(jīng)元 TY,M-1,TYX為{TX,2-TY,1,…,TX,N-2-TY,M-1,TX,N-1-TY,M-1,TX,N-TX,M}。

        用f(TXX)表示TXX的概率分布函數(shù),表示不包含神經(jīng)元Y的歷史所有信息來預(yù)測當(dāng)前時刻的神經(jīng)元X的概率分布。f(TXX)表示的是可預(yù)測性,所以可以將 f(TXX)來表示 f(Xp|Xh)。 就將式(3)轉(zhuǎn)換成式(4)。

        由連接函數(shù)的定義可知:

        得到基于連接函數(shù)的格蘭杰因果式:

        (二)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜性

        伸展抓握動作過程,分析動作謀劃時段與動作執(zhí)行時段的神經(jīng)元格杰因果網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性,引入式(8)計(jì)算網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜性比例。

        式(8)中分子GC表示伸展抓握過程動作執(zhí)行時段格蘭杰因果連接矩陣,分母gc表示伸展抓握過程動作謀劃時段格蘭杰因果連接矩陣。

        三、實(shí)驗(yàn)結(jié)果

        在伸展抓握過程,主要分析動作謀劃時段以及動作執(zhí)行時段。由于在動作謀劃時段放電神經(jīng)元數(shù)目比較少,考慮到在動作謀劃時段和動作執(zhí)行時段進(jìn)行對比,選取7個放電比較多的神經(jīng)元來分析。選取的兩組數(shù)據(jù)結(jié)果,第一組數(shù)據(jù)記錄的是4,11,12,13,14,15,16這7個神經(jīng)元90次試驗(yàn)放電結(jié)果,第二組數(shù)據(jù)來源是神經(jīng)元4,9,11,12,14,15,16這7個神經(jīng)元90次試驗(yàn)放電結(jié)果。數(shù)據(jù)記錄的復(fù)雜性結(jié)果如表1、表2所示。

        表1 第一組90次試驗(yàn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜性分布

        表2 第二組90次試驗(yàn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜性分布

        由表1、表2知,1號目標(biāo)物體抓握角度為 45°、90°、135°,6號目標(biāo)物體抓握角度為45°網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜性比例都是大于1,且總的90次試驗(yàn)結(jié)果中網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜性比例也是大于1。也就表明伸展抓握過程中,神經(jīng)元格蘭杰因果連接在動作執(zhí)行時段要比動作謀劃時段連接要強(qiáng)。發(fā)現(xiàn)在動作執(zhí)行時段,神經(jīng)元功能連接網(wǎng)絡(luò)要較動作謀劃時段的神經(jīng)元功能連接網(wǎng)絡(luò)更為復(fù)雜,從而驗(yàn)證初級運(yùn)動皮層主要功能就是動作執(zhí)行。

        四、結(jié)論

        在完成伸展抓握過程,動作執(zhí)行時段與動作謀劃時段對比,神經(jīng)元與神經(jīng)元之間會出現(xiàn)更多的格蘭杰因果連接。出現(xiàn)在動作執(zhí)行時段,神經(jīng)元連接更為復(fù)雜這一現(xiàn)象的原因在于:動作執(zhí)行時段,獼猴的運(yùn)動皮層的神經(jīng)系統(tǒng)需要對實(shí)時的外界反饋?zhàn)龀龇磻?yīng),完成持續(xù)的輸入輸出的閉環(huán)動作控制,所以需要神經(jīng)元之間更加頻繁的交互,需要交流更復(fù)雜的信息,更復(fù)雜的協(xié)助。在動作謀劃時段,主要任務(wù)是自我確認(rèn)和準(zhǔn)備對應(yīng)的任務(wù)目標(biāo),也很可能是獼猴會對動作執(zhí)行的時段的提前預(yù)演,但這些所處理的信息與比動作執(zhí)行時段所處理的動作學(xué)信息要少得多,所以獼猴在動作謀劃時段的神經(jīng)元功能連接相對簡單,從而驗(yàn)證初級運(yùn)動皮層主要功能就是動作執(zhí)行。

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