[发明专利]视网膜神经节细胞激活状态的判别方法、存储介质和设备

说明书

本发明公开一种视网膜神经节细胞激活状态的判别方法及、存储介质和设备。所述判别方法包括：获取视网膜神经节细胞的原始电刺激信号，并进行预处理；采用预设检测算法对预处理后的原始电刺激信号进行检测，以获得动作电位信号；对所述动作电位信号进行聚类处理，确定细胞的类别；统计在预定时间段内每个类别的细胞在电刺激后的动作电位发放频率达到标准阈值的次数，并根据所述次数判别每个类别的细胞的激活状态。提出了一种系统化的判别方法，检测算法能够保证检测的准确性以及处理速度，并对动作电位进行自动聚合分类，从而确定细胞的类别，并进一步确定每个细胞的激活状态。

技术领域

本发明属于信号处理技术领域，具体地讲，涉及视网膜神经节细胞激活状态的判别方法、计算机可读存储介质、计算机设备。

背景技术

光感受器细胞退化的病人仍能保留视网膜的某些生理结构和功能，可以对视网膜神经节层进行电刺激来激发其余视网膜神经元的神经活动，通过简单的方法来恢复病人的视觉功能。其中，电刺激策略研究是衡量人造视网膜性能的关键部分。在电刺激策略中，视网膜神经节细胞(RGC)的响应分析是研究刺激策略的核心问题。细胞响应信号没有特定的发放模式，难以在短时间内完成响应情况的分析。因此，一种快速、有效的电响应分析方法成为电刺激策略研究的技术难点。

发明内容

(一)本发明所要解决的技术问题

如何提供一种对视网膜神经节细胞的激活情况进行快速且有效的系统化分析方法。

(二)本发明所采用的技术方案

一种视网膜神经节细胞激活状态的判别方法，所述判别方法包括：

获取视网膜神经节细胞的原始电刺激信号，并进行预处理；

采用预设检测算法对预处理后的原始电刺激信号进行检测，以获得动作电位信号；

对所述动作电位信号进行聚类处理，确定细胞的类别；

统计在预定时间段内每个类别的细胞在电刺激后的动作电位发放频率达到标准阈值的次数，并根据所述次数判别每个类别的细胞的激活状态。

优选地，采用预设检测算法对预处理后的原始电刺激信号进行检测，以获得动作电位信号的具体方法包括：

对预处理后的原始电刺激信号进行高通滤波处理，获得第一层近似系数；

利用上采样的高通滤波器处理第一层近似系数中，获得第二层近似系数；

采用非线性能量算子分别对所述第一层近似系数和所述第二层近似系数进行降噪处理，得到第一待检测信号和第二待检测信号；

将所述第一待检测信号和所述第二待检测信号进行叠加并进行尖峰检测，以获得动作电位信号。

优选地，采用非线性能量算子对所述第一层近似系数进行降噪处理，得到第一待检测信号的方法包括：

采用公式(1)对所述第一层近似系数的每个时刻的值进行重新计算：

ψ（x(t))＝x²(t)-x(t-1)x(t+1) (1)，

x(t)为t时刻的第一层近似系数的值，ψ(x(t))为重新计算后的信号幅值；

采用平滑窗口对重新计算后的信号幅值进行卷积处理；

对卷积处理得到的结果进行求和处理，得到第一待检测信号。

优选地，将所述第一待检测信号和所述第二待检测信号进行叠加并进行尖峰检测的方法包括：

将相同时刻的所述第一待检测信号的值和所述第二待检测信号的值分别进行相加，获得待检测叠加信号；