法国鹌鹑脑垂体神经叶的超微结构研究

用电子显微镜技术 ,对法国鹌鹑脑垂体神经叶的超微结构进行了研究 .观察结果表明 ,脑垂体神经叶由无髓神经纤维及末梢、垂体细胞、室管膜细胞、毛细血管、结缔组织构成 .无髓神经纤维末梢内含许多神经分泌颗粒 ,大多终止于有孔型毛细血管的基膜处 ,这为分泌物质释放入血提供了有利条件 .神经叶中漏斗隐窝表面有一层室管膜细胞 .室管膜细胞基部与神经末梢紧密相接 ,此处胞质中可见微吞饮小泡 ,因此认为 。

果蝇触角神经叶巢蛋白免疫阳性神经元簇的分布和细胞学观察

目的观察巢蛋白(nestin)免疫阳性神经元在果蝇蛹触角神经叶的分布和表达,并探讨其与胆碱能神经元和γ-氨基丁酸(GABA)能神经元的关系。方法采用荧光免疫组化方法对转基因果蝇蛹的大脑进行nestin荧光免疫组化染色。实验所用为两种遗传转基因果蝇,分别绿色荧光蛋白标记胆碱能神经元和红色荧光蛋白标记GABA能神经元,均取第3～4天果蝇蛹作为实验对象。并对果蝇蛋白质及小鼠nestin进行氨基酸序列同源性分析。结果荧光免疫组织化学染色显示,在果蝇蛹大脑触角神经叶中发现一个不连续的nestin免疫阳性局域神经元(Local Neurons,LNs)带,胞体较大,呈圆形,未见突起,主要分布在触角神经叶的外侧群和内侧群神经元中。nestin免疫阳性神经元与胆碱能神经元间杂分布,未见重叠;但nestin阳性神经元与GABA能神经元完全重叠。结论果蝇蛹触角神经叶存在一个GABA能的nestin免疫阳性神经元簇,lamin C和lamin蛋白是果蝇中与小鼠nestin有相似性的蛋白质,同源性分别为25%和22%,nestin免疫阳性神经元可能包含lamin C、lamin或其中一种,或果蝇基因组中存在未发现的蛋白质编码基因可表达nestin,从而可被小鼠抗nestin抗体标记出。nestin免疫阳性神经元是触角神经叶LNs的一个亚群,但确切的生物学意义有待进一步研究。

衰老大鼠垂体神经叶垂体细胞的超微结构研究

选用20只Wistar大鼠,青年组(3～6月)10只;老年组(18～30月)10只。应用透射电镜观察表明:垂体神经叶中存在多种类型的垂体细胞,各型垂体细胞的超微结构随月龄增长而变化。老年大鼠的垂体细胞:胞体增大,胞突肿胀;胞浆丰富,高尔基器发达,次级溶酶体与脂滴显著增多;垂体细胞与神经分泌纤维末梢之间突触样联系减少。提示衰老过程中垂体细胞的变化体现其形态多样化的特点,其功能增强可能与老年期神经垂体激素释放紊乱以及退化的神经分泌纤维末梢增多有关。

模拟复眼视叶神经网的目标运动方向检测模型

如何对杂乱背景中物体(目标)的运动方向做出准确可靠的检测与感知,是计算机视觉研究领域中一个重要问题。自然界中,飞虫(如苍蝇、蜻蜓等)高适应性和高可靠性的感知目标运动是一种自然特性,本文基于飞虫−果蝇视叶神经纤维网最新的生理学研究成果,提出一种基于果蝇视觉感知目标运动方向的多层级检测模型系统。通过对不同场景下拍摄的视频序列样本进行实验和测试,并与2-Q运动检测器模型、基于ON和OFF信号通道处理运动信息的检测模型等进行了对比,验证了其在杂乱背景下对于目标水平和垂直方向运动检测的有效性和鲁棒性。

基于深度残差傅里叶神经算子方法压制地震多次波

多次波是一种较为严重影响地震成像的干扰波,如何有效压制多次波是需要关注的地震资料处理关键问题之一.本文基于傅里叶神经算子(FNO)和残差网络(ResNet),提出了基于深度残差傅里叶神经算子(DRFNO)网络的多次波压制方法.DRFNO是一种弱约束模型+数据驱动的人工智能算法,包含一次波和多次波的全波场炮集为输入,其中真实一次波炮集为标签训练网络,输出为压制多次波后的一次波炮集.DRFNO的网络结构中考虑了地震波场的数据特点,结合波动方程正演模拟的物理机理,约束网络训练过程.基于传统机器学习中的激活函数设置方法,该方法通过一个用于地震数据样本与标签预处理的激活函数(SDAF),克服地震炮集数据中因同相轴能量差异导致神经网络无法训练的问题.采用两套层状介质模型和Sigsbee2B复杂模型的模拟地震数据验证了DRFNO方法多次波压制处理的有效性,抗噪性和泛化能力.最后,通过一套实际地震数据实例表明本文提出的DRFNO方法应用于压制实际复杂地震波场中多次波的良好效果.

嵌入傅里叶神经算子的卷积自编码声波速度反演方法

【背景】地震波反演是利用地震波的到达时间、振幅和波形等信息获取地下介质构造、岩性和物性特征的有效手段。基于波动方程的地震反演方法利用正演模拟技术不断迭代更新模型参数,这通常需要大量的数值模拟和优化计算,耗费大量的计算资源和时间。近年来,以傅里叶神经算子(Fourier neural operator,FNO)为代表的神经算子学习引起了广泛关注。然而,在复杂介质地震波反演中,原始FNO结构无法有效学习地质结构变化剧烈的波场信息,导致其反演结果准确性不高。【目的和方法】为了提升FNO在复杂地质模型下学习地震波场信息的准确性和泛化性能,提出了一种新颖的声波速度反演方法-卷积自编码傅里叶神经算子(CAE-FNO)。CAE-FNO利用编码器进行特征提取,并基于FNO进行高效训练,以更好地捕捉波场的细微特征并提高预测精度。CAEFNO在网络训练过程中逐层减小傅立叶模的规模,从而有效减少网络参数的数量,同时增强网络的泛化能力。【结果和结论】通过对均匀、非均匀、层状和Marmousi2等模型进行数值实验验证,结果表明:CAE-FNO的反演精度优于FNO及其变体UFNO和UNO。在均匀介质模型中,CAE-FNO的速度反演结果相对误差为1.3%,而UFNO与UNO的反演结果相对误差分别为1.7%、2.3%,FNO的误差高达10.1%。在非均匀模型中,CAE-FNO准确反演地质结构和速度变化位置,而UFNO和UNO在速度变化剧烈区域的误差相对较大。层状模型中,CAE-FNO能够清晰区分不同层间的微小速度变化,而FNO无法明显区分。在Marmousi2模型的平滑区域和突变区域,CAE-FNO较UFNO和UNO更能准确捕捉不规则的速度变化界面,FNO则无法有效处理这些区域的速度突变与细节变化。CAE-FNO通过更低的损失函数值和更高的反演精度,展示了其在复杂介质反演中的优势,为地震反演技术提供新的研究思路。

多输入傅里叶神经网络及其麻雀搜索优化

鉴于反向传播(BP)神经网络存在灵敏度高但收敛速度慢,以及已有傅里叶神经网络不具备多输入数据特征提取能力,借助多个傅里叶神经网络构建能接收多维数据的堆叠神经网络,进而将其与多层感知器融合,获得基于梯度下降的多输入傅里叶神经网络。结合此神经网络获取全局最优参数值难的因素,通过在麻雀搜索算法中引入Cat混沌映射、动态种群规模调节机制及参数自适应调节方案,提出改进型麻雀搜索算法,并将其应用于多输入傅里叶神经网络的参数优化及高维函数优化问题的求解。理论分析可得,所提算法的计算复杂度主要由种群规模和优化问题的维度决定。比较性的数值实验表明,所获神经网络提取多源数据特征的能力和泛化能力强,同时所提算法处理高维优化问题具有明显优势且收敛速度快。

对比分析显微镜下经侧裂清除术与神经内镜下经额叶清除术治疗中老年大量基底节区脑出血的疗效

目的对比研究显微镜下经侧裂清除术与神经内镜下经额叶清除术治疗中老年大量基底节区脑出血(ICH)的疗效。方法回顾性选取2019年1月至2022年1月徐州市中心医院收治的中老年大量基底节区脑出血患者60例,根据手术方式不同分为显微手术组(显微镜下经侧裂清除术)和内镜组(神经内镜下经额叶清除术),每组30例。评价并比较两组的围术期情况、炎症因子、预后效果、并发症及临床疗效等差异。结果内镜组手术时间、皮层切口长度、术中出血量、术后住院天数以及总体并发症发生率为(1.91±0.67)h、(3.06±0.57)cm、(79.71±14.07)mL、(15.15±3.31)d、40.00%,均低于显微手术组[(2.53±0.84)h、(5.14±0.81)cm、(134.90±21.08)mL、(20.12±5.11)d、73.33%],而血肿清除率为(90.42±6.28)%,显著高于显微手术组[(82.35±12.57)%],差异均有统计学意义(P<0.05)。内镜组术后24 h血清肿瘤坏死因子-α(TNF-α)、白细胞介素-6(IL-6)和降钙素原水平为(37.05±4.49)μg/L、(47.82±7.13)ng/L、(3.53±0.37)μg/L,均低于显微手术组[(50.34±6.12)μg/L、(58.93±9.05)ng/L、(4.42±0.50)μg/L],差异均有统计学意义(P<0.05)。与术前相比,两组术后各观测点美国国立卫生研究院卒中量表(NIHSS)评分下降,Barthel指数(BI)评分显著升高,而内镜组NIHSS评分低于显微手术组,BI评分高于显微手术组,差异均有统计学意义(P<0.05)。两组治疗总有效率差异无统计学意义(P>0.05),但内镜组愈显率为86.67%,显著高于显微手术组(63.33%),差异有统计学意义(P<0.05)。结论显微镜下经侧裂清除术与神经内镜下经额叶清除术均是中老年大量基底节区脑出血的有效治疗方式,但后者在减少手术创伤、提高血肿清除率、促进神经功能恢复、抑制炎症反应、预防并发症方面更具优势。

基于改进的傅里叶神经算子数值求解频率域声波方程

在许多应用中,频率域声波方程的数值求解发挥着重要作用,如医学成像和地震勘探。传统的频率域声波方程求解方法,如有限差分法、有限元法等,通常具有参数依赖性,导致计算成本高昂。本文提出了一种结合残差网络(ResNet)和傅里叶神经算子(FNO)的神经网络方法(RFNO),以快速求解频域声波方程。RFNO可以学习从速度参数函数空间到波场函数空间的映射。因此,当神经网络经过适当训练后,对于不同的速度可以快速高效给出波动方程的近似解。基于简单分层模型和Marmousi模型数据集进行的数值实验,以验证RFNO的有效性。数值结果表明,RFNO在计算效率方面表现出良好的性能。因此,在反问题求解过程中,RFNO是非常具有竞争力的一种正问题求解器。

Orexin A对麻醉大鼠前额叶皮层神经元单位放电的影响及其机制研究

目的研究orexinA对麻醉大鼠前额叶皮层神经元自发放电的影响,并初步探讨其作用机制。方法用玻璃微电极记录大鼠前额叶皮层神经元的单位放电,分别观察侧脑室给予orexinA、组胺H1受体拮抗剂pyrilamine、以及pyrilamine+orexinA后放电活动的变化。结果侧脑室给orexinA溶液可明显增加前额叶皮层神经元的自发放电频率;而给pyrilamine对前额叶皮层神经元自发放电频率无显著影响;给予pyrilamine预处理后,orexinA未能引起前额叶皮层神经元放电频率发生改变。结论OrexinA对麻醉大鼠前额叶皮层神经元放电活动有明显的兴奋性,这一作用可能与活跃的组胺能系统有关。

藏药旺拉提取物CE保护Aβ_(25-35)介导的大鼠前额叶神经元损伤的作用研究

目的探讨藏药旺拉提取物CE在Aβ25-35所致大鼠前额叶神经元损伤中的作用。方法运用大鼠前额叶神经细胞原代培养技术,采用Aβ25-35诱导建立神经细胞损伤模型。实验共分为6组:正常对照组,Aβ25-35模型组,CE高、中、低浓度预处理组(CE终浓度分别为10,1,0.1 mg·ml-1)和CE组(终浓度为10 mg·ml-1)。免疫组化法鉴定大鼠前额叶神经细胞纯度;镜下观察神经细胞形态学变化;MTT法测定细胞活性;TUNEL法检测细胞凋亡情况;免疫组化法检测大鼠前额叶神经细胞中微管蛋白β-tubulin Ⅲ蛋白的形态结构及表达。结果培养的大鼠前额叶神经细胞纯度达95%以上;形态学观察显示:与模型组比较,CE预处理组神经细胞损伤程度明显减轻;24 h的CE高、中浓度预处理CE发挥着对Aβ25-35所致大鼠前额叶神经元损伤的保护作用,MTT法显示CE中高浓度预处理组细胞活性(0.783,0.667 3)比模型组细胞活性(0.603 8)明显升高(P<0.001或P<0.01);TUNEL法显示CE10 mg·ml-1高浓度预处理组细胞凋亡阳性率(11.1%)明显低于模型组细胞凋亡阳性率(32.1%)(P<0.001);CE10 mg·ml-1高浓度预处理组微管蛋白β-tubulinIII结构正常,表达量明显高于模型组。结论藏药旺拉提取物CE对Aβ25-35所致大鼠前额叶神经元损伤具有一定的保护作用,其作用与其维护神经元中微管蛋白β-tubulin III的正常形态及表达有关。

低剂量伽玛刀照射癫痫大鼠颞叶神经元超微结构的改变及线粒体形态计量分析

目的观察低剂量伽玛刀照射癫痫大鼠颞叶神经元超微结构的变化,探讨线粒体形态改变程度及性质。方法建立大鼠青霉素局灶性癫痫动物模型,将48只SD大鼠分为对照组(A组)、实验组(癫痫模型组,简称B组)和癫痫后伽玛刀照射组(C组)。照射周边剂量12 Gy,等剂量曲线为50%。分别于0.5 h^60 d后取靶区颞叶皮质区制备电镜样本,透射电镜观察,通过计算机图像分析系统对线粒体形态计量分析。结果A组细胞结构基本正常;B组可见神经元细胞质细胞器明显减少空化,线粒体体密度、数密度、比表面和嵴膜密度较对照组明显减少(P<0.05),线粒体平均体积和平均截面积较对照组明显增大(P<0.05)。C组早期与B组基本一致,细胞质内有少量脂褐素,中期和晚期线粒体的各项参数与A组相差不显著,低剂量伽玛刀照射后早期线粒体的平均体积、平均截面积数密度、比表面与A组相差显著(P<0.05),圆球度各组间无明显差异。结论大鼠癫痫发作后其线粒体的形态结构发生明显变化,低剂量伽玛刀照射对神经元的修复有重要作用,本研究认为线粒体参与了癫痫的病理过程。

基于最小二乘法的SIMO傅里叶神经网络研究

利用傅里叶级数的原理,构造单输入、多输出(SIMO)傅里叶神经网络,将非线性映射转化成为线性映射,将求解神经网络权值的方法由非线性优化方法转化成为线性优化方法,并采用最小二乘法计算网络的权值,从而大大提高了神经网络的收敛速度并避免了局部极小问题.而且,在训练输出样本受白噪声影响时,最小二乘法具有良好的降低噪声影响的功能.

SIMO傅里叶三角基神经网络的权值直接确定法和结构自确定算法

根据傅里叶级数逼近理论,将正交三角函数系作为隐层神经元激励函数,合理选取这些激励函数的周期参数,构造单输入多输出(SIMO)傅里叶三角基神经网络模型.根据该网络的特点,推导出一种基于伪逆的权值直接确定法,从而1步计算出网络最优权值,并在此基础上设计出隐层结构自确定算法.仿真结果表明,与传统BP(反向传播)神经网络及基于最小二乘法的SIMO傅里叶神经网络模型相比,本网络模型具有更高的计算精度和更快的计算速度.

基于DFP校正拟牛顿法的傅里叶神经网络

针对傅里叶神经网络采用最速下降法导致局部极小、学习速度慢以及泛化能力差的问题,提出一种基于DFP校正拟牛顿法的新学习算法。该算法计算复杂度低,能保证网络具有良好的泛化能力和全局最优性。通过2个数值算例检验该算法,同时和BP神经网络以及另外2种傅里叶神经网络作比较。结果表明,该算法计算复杂度约为最速下降法的5%,为最小二乘学习算法的80%,具有较好的泛化能力。

大鼠全脑缺血再灌注后额叶神经细胞凋亡与P^(53)蛋白表达的实验研究

目的 探讨大鼠全脑缺血再灌注后不同时间对额叶神经细胞凋亡及P^(53)蛋白表达的影响。方法采用改良的Pulsineli 4-血管阻断(4-VO)方法建立SD大鼠急性全脑缺血模型,随机分为3组:正常组(n=7);假手术组(n=49);手术组(n=49)。缺血15min,分别于再灌注1、6、12、24、48、72h和7d断头取脑,采用TUNEL方法检测神经细胞凋亡,SP免疫组化方法观察额叶P^(53)蛋白的表达。结果 全脑缺血再灌注24h,可见少量TUNEL阳性细胞,再灌注48h可见较多TUNEL阳性细胞,72h出现大量TUNEL阳性细胞,7d明显减少。免疫组化染色:缺血组于再灌注24h可见少量P^(53)蛋白表达,48h达高峰,72h有所下降,7d明显下降,这种表达主要在细胞核内。结论 急性全脑缺血再灌注后的迟发性神经元坏死是以凋亡的方式发生的,全脑缺血再灌注后,额叶P^(53)蛋白表达增加,神经细胞凋亡和P^(53)蛋白的表达在一定时间内呈正相关。

不同年龄大鼠额叶神经元及其线粒体形态计量分析

目的探讨大鼠额叶神经元及其线粒体形态结构的年龄性改变的程度及性质。方法应用组织化学及电镜技术，通过计算机图像分析系统对额叶神经元及其线粒体结构进行形态计量分析。结果随增龄额叶神经元数密度无显著性改变（Ｐ＞０．０５），以细胞皱缩为主要变化，神经元胞体平均体积及核仁平均体积随增龄而减小（Ｐ＜０．０５）。神经元胞体内线粒体体密度、数密度、比表面及嵴膜密度随增龄而减小（Ｐ＜０．０５），线粒体平均体积随增龄而增大（Ｐ＜０．０５）。结论额叶神经元及其线粒体形态结构随增龄发生显著性改变。

吗啡慢性处理对大鼠前额叶皮层神经元瞬时外向钾电流的影响

目的:本实验用全细胞膜片钳技术观察吗啡对大鼠前额叶皮层神经元瞬时外向钾电流(IA)的影响。方法:实验中用终浓度为10μmol/L的吗啡处理细胞48h,采用全细胞膜片钳技术记录IA,进行以下方面的实验:培养大鼠皮层神经元IA的特性及鉴定;吗啡对神经细胞IA的电流密度-电压曲线(Ⅰ-Ⅴ曲线)的影响。结果:记录到一快速激活并快速失活的外向电流,该电流可被2mmol/L的特异性IA阻断剂4-AP阻断;吗啡慢性处理能引起大鼠皮质神经细胞IA增强,当膜电位在-25mV～+65mV时,吗啡慢性处理组电流密度明显高于对照组。结论:吗啡能引起神经细胞IA增强,使神经元处于超极化状态,导致其活动抑制。

采用双折线步方法的傅里叶神经网络

目前神经网络已经成为解决非线性系统辨识问题的一类有效的方法,但是常用的多层感知器存在网络稳定性差、收敛速度慢的问题。在多层感知器和傅里叶级数基础上提出的傅里叶神经网络具有较好的泛化性、模式识别能力,但其学习算法主要采用最速下降法,易产生陷入局部极小,学习速度慢等问题。提出一种采用双折线步方法的傅里叶神经网络,避免了局部极小问题,且具有二阶收敛速度。通过相应的数值算例验证新算法的性能,并应用于非线性系统的识别问题中,其结果和几类经典的神经网络算法做了相应的对比和分析。

AGS3蛋白对吗啡慢性处理大鼠前额叶皮层神经元瞬时外向钾电流的影响

目的:研究吗啡对大鼠皮层神经元瞬时外向钾电流(IA)的影响,并在此基础上,用G蛋白信号转导激活因子3(AGS3)的抗体阻断AGS3作用,观察其对瞬时外向钾电流(IA)的影响,从而探讨AGS3蛋白在吗啡成瘾中的机制。方法:采用全细胞膜片钳技术记录IA;吗啡对神经元IA电流密度-电压曲线(I-V曲线)的影响;在全细胞构型下,观察三种不同浓度AGS3抗体对吗啡处理大鼠前额叶皮层神经元IA的影响。结果:吗啡能引起大鼠皮质神经元IA增强;当膜电位+55mV时,10-3μg/L、10-2μg/L、10-1μg/L三种不同浓度的AGS3抗体作用于吗啡处理的神经元,10-3μg/L对电流密度的抑制没有显著差异;10-2μg/L、10-1μg/L的抗体能显著抑制吗啡引起的电流密度升高,有统计学差异。结论:吗啡能引起神经元I的增强,AGS3蛋白在成瘾机体中参与了对I通道进行调节的信号转导通路。