神經(jīng)系統(tǒng)的信息傳導(dǎo)主要是通過(guò)神經(jīng)放電而實(shí)現(xiàn)的，神經(jīng)元作為神經(jīng)系統(tǒng)的基本單元，其產(chǎn)生的電信號(hào)含有豐富的信息，故而研究神經(jīng)細(xì)胞電信號(hào)的采集與處理有著重要意義[1]。神經(jīng)細(xì)胞產(chǎn)生的電信號(hào)電位幅度一般在90～130mV，對(duì)于不同測(cè)量方法得到的神經(jīng)細(xì)胞電信號(hào)也不盡相同，現(xiàn)主要技術(shù)有膜片鉗技術(shù)[2]和微電極陣列技術(shù)[3]。

膜片鉗技術(shù)對(duì)神經(jīng)細(xì)胞電信號(hào)進(jìn)行采集需要受過(guò)良好訓(xùn)練的電生理學(xué)專家進(jìn)行，采集難度較大，且通量低、數(shù)據(jù)采集慢。基于微電極對(duì)神經(jīng)細(xì)胞電信號(hào)進(jìn)行采集，可將細(xì)胞直接在電極芯片上進(jìn)行無(wú)創(chuàng)培養(yǎng)，隨時(shí)觀察其生長(zhǎng)情況，進(jìn)而方便、快速地采集到神經(jīng)細(xì)胞電信號(hào)。雖然以微電極陣列為傳感器對(duì)神經(jīng)細(xì)胞電信號(hào)進(jìn)行采集的方法由來(lái)已久，但是一直存在因?yàn)殡姌O材料問(wèn)題使得神經(jīng)細(xì)胞不能很好地在電極表面生長(zhǎng)且影響觀察，或者沒(méi)有相對(duì)應(yīng)的外圍放大濾波裝置使得神經(jīng)細(xì)胞電信號(hào)不能很好地獲得等問(wèn)題。

該實(shí)驗(yàn)用到的微電極陣列以玻璃為基底，并對(duì)電極表面鍍金，同時(shí)采用專用的微電極芯片連接器、放大濾波電路、信號(hào)采集卡完成神經(jīng)細(xì)胞電信號(hào)的采集。之后為更好地對(duì)后續(xù)信號(hào)進(jìn)行特征提取與分類，采用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（Empirical Mode De?composition，EMD）[4]的方法對(duì)信號(hào)進(jìn)行分解，再根據(jù)信號(hào)分量特征選取信號(hào)的真實(shí)部分進(jìn)行重組，得到去除噪聲的神經(jīng)細(xì)胞電信號(hào)。通過(guò)文中提出的方法，使得對(duì)神經(jīng)細(xì)胞電信號(hào)的研究更加便利。

1、神經(jīng)細(xì)胞電信號(hào)采集系統(tǒng)

本文采用微電極陣列采集神經(jīng)細(xì)胞電信號(hào)的方法。文中用到的神經(jīng)細(xì)胞是現(xiàn)提取的小鼠神經(jīng)細(xì)胞，微電極是共有60通道、單個(gè)電極圓盤直徑30μm、兩電極圓盤間距100μm的微電極陣列。首先需在微電極表面固定培養(yǎng)皿，對(duì)培養(yǎng)皿所在區(qū)域進(jìn)行氧等離子體處理，使得離體的神經(jīng)細(xì)胞可在電極圓盤上貼壁生長(zhǎng)。當(dāng)神經(jīng)細(xì)胞培養(yǎng)2～3天后，在顯微鏡下觀察到細(xì)胞生長(zhǎng)狀況良好，可進(jìn)行電信號(hào)采集。微電極與神經(jīng)細(xì)胞在微電極芯片的生長(zhǎng)情況如圖1所示。

圖1微電極及在微電極芯片上培養(yǎng)的神經(jīng)細(xì)胞放大圖

神經(jīng)細(xì)胞電生理特性采集系統(tǒng)如圖2所示，主要包括電源、微電極芯片及接口裝置、前置放大器、數(shù)據(jù)采集卡、計(jì)算機(jī)。系統(tǒng)的預(yù)處理電路包括前置放大電路和濾波電路，主要負(fù)責(zé)將微弱的神經(jīng)細(xì)胞電信號(hào)進(jìn)行放大，同時(shí)去除基線漂移和高頻干擾信號(hào)，以供接下來(lái)的信號(hào)采集系統(tǒng)完成信號(hào)采集工作?；贚abVIEW的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)由上位PC機(jī)結(jié)合LabVIEW實(shí)現(xiàn)，將放大濾波電路處理后的信號(hào)經(jīng)由NI-4462數(shù)據(jù)采集卡進(jìn)行采集，以完成對(duì)前置放大器采集的電信號(hào)進(jìn)行傳輸、轉(zhuǎn)換和存儲(chǔ)。計(jì)算機(jī)與信號(hào)采集卡之間采用PCI外部設(shè)備互聯(lián)總線的方式進(jìn)行上下位機(jī)間的通信[5]，將記錄的信號(hào)傳輸至電腦上進(jìn)行波形顯示和數(shù)據(jù)保存。

圖2神經(jīng)細(xì)胞電信號(hào)采集系統(tǒng)

2、神經(jīng)細(xì)胞電信號(hào)處理

通過(guò)微電極及其外圍設(shè)備采集到如圖3所示神經(jīng)細(xì)胞電信號(hào)后，發(fā)現(xiàn)離體培養(yǎng)的神經(jīng)細(xì)胞電信號(hào)幅值為75mV～125mV之間，且發(fā)放模式多呈爆發(fā)模式發(fā)放[6]，符合神經(jīng)細(xì)胞的電信號(hào)發(fā)放情況。

圖3神經(jīng)細(xì)胞電信號(hào)

由于檢測(cè)到的電信號(hào)主要是由細(xì)胞膜外吸附正電荷產(chǎn)生的場(chǎng)電勢(shì)，離體培養(yǎng)的細(xì)胞又與電極之間是容性連接，根據(jù)電容量與兩個(gè)極板的距離成反比的理論，細(xì)胞膜與電極間的依附程度對(duì)其是否能達(dá)到最佳耦合是至關(guān)重要的[7]。場(chǎng)電勢(shì)的大小與細(xì)胞－電極接觸間隙形成的電阻成比例。因此，細(xì)胞在電極上完全覆蓋的程度決定了細(xì)胞－電極界面的電特性，同時(shí)電極和細(xì)胞接觸的幾何形狀，如大小、尺寸以及相互位置也對(duì)其有影響[8]。在電極上培養(yǎng)細(xì)胞時(shí)發(fā)現(xiàn)，細(xì)胞在貼壁生長(zhǎng)時(shí)經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)一個(gè)電極圓盤周圍有多個(gè)神經(jīng)細(xì)胞同時(shí)存在，導(dǎo)致單個(gè)細(xì)胞不能完全與電極接觸，所以會(huì)出現(xiàn)采集到的神經(jīng)細(xì)胞電信號(hào)可能是多個(gè)細(xì)胞共同活動(dòng)的結(jié)果，導(dǎo)致細(xì)胞之間產(chǎn)生影響。同時(shí)采集電信號(hào)時(shí)細(xì)胞通過(guò)培養(yǎng)液與電極接觸產(chǎn)生的阻抗、電噪聲和環(huán)境噪聲也會(huì)影響采集結(jié)果[9]，不可避免地會(huì)摻雜生物噪聲及外來(lái)噪聲。

經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法可以根據(jù)信號(hào)的實(shí)際情況，自適應(yīng)地分解信號(hào)，可對(duì)采集到的非平穩(wěn)、非線性神經(jīng)電信號(hào)進(jìn)行較好的處理。本文參考Hilbert-Huang變換，利用EMD方法將一組摻雜噪聲的神經(jīng)細(xì)胞電信號(hào)分解為若干本征模態(tài)函數(shù)IMF（Intrinsic Mode Function），所分解出來(lái)的各IMF分量包含了原噪聲信號(hào)的不同時(shí)間尺度的局部特征信號(hào)。之后對(duì)IMF分量進(jìn)行希爾伯特變換取得各分量的瞬時(shí)頻率，進(jìn)而有選擇性地恢復(fù)原信號(hào)[10]。具體步驟如下：

（1）利用EMD方法將圖3中摻雜噪聲的神經(jīng)細(xì)胞電信號(hào)分解為若干本征模態(tài)函數(shù)IMF，以此可以實(shí)現(xiàn)真實(shí)信號(hào)與噪聲信號(hào)的近似分離。原始信號(hào)可以表示成式（1）：

即原始信號(hào)分解成n個(gè)固有模態(tài)（IMF）和一個(gè)殘余信號(hào)rn(t)，殘余信號(hào)是一個(gè)平均的趨勢(shì)或是一個(gè)常數(shù)[11]。所有分量如圖4所示。

圖4信號(hào)分解后的IMF分量圖

由圖4可知，IMF1～I(xiàn)MF4分量的頻率相對(duì)較大，初步判斷為高頻噪聲，IMF5～I(xiàn)MF8的頻率相對(duì)較小，初步判斷為信號(hào)的真實(shí)部分。下面將結(jié)合各IMF分量的希爾伯特變換得到的幅頻特性圖再做進(jìn)一步的判斷。

（2）對(duì)提取的各IMF分量進(jìn)行希爾伯特變換，進(jìn)而得到信號(hào)的幅頻特性圖，求得信號(hào)的瞬時(shí)頻率[12]為式（2）：

圖5各分量幅頻特性圖

由圖5可以看出，IMF1～I(xiàn)MF4的幅頻特性圖中，包含很多大于50Hz的峰值，而IMF5～I(xiàn)MF8的幅頻特性圖中峰值主要集中于0～50Hz。進(jìn)一步可以判定IMF1～I(xiàn)MF4為噪聲部分，IMF5～I(xiàn)MF8為信號(hào)的有用部分。

（3）對(duì)判定為噪聲的成分進(jìn)行去除，對(duì)判定為有用的信號(hào)成分加以保留，利用式（3）對(duì)信號(hào)進(jìn)行重構(gòu)。

得到去除噪聲后的信號(hào)，原始信號(hào)與去除噪聲后的信號(hào)波形對(duì)比如圖6所示。

圖6原始信號(hào)與去除噪聲后的信號(hào)波形對(duì)比圖

由圖6結(jié)果對(duì)比表明，先對(duì)信號(hào)進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解，之后根據(jù)分解信號(hào)特征去除噪聲部分，再把有用部分進(jìn)行整合得到新的信號(hào)，這種方法不但能夠有效地抑制噪聲，還可以較好地保留原始神經(jīng)細(xì)胞電信號(hào)的波形成分。

3、結(jié)論

本文利用微電極陣列對(duì)神經(jīng)細(xì)胞電信號(hào)進(jìn)行了采集，通過(guò)實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)神經(jīng)細(xì)胞可以在微電極上很好地生長(zhǎng)，經(jīng)過(guò)2～3天培養(yǎng)就可以在顯微鏡下觀察到細(xì)胞已在電極圓盤周圍貼壁生長(zhǎng)，對(duì)神經(jīng)細(xì)胞電信號(hào)進(jìn)行測(cè)量時(shí)發(fā)現(xiàn)可以產(chǎn)生75mV～125mV的明顯放電現(xiàn)象。之后通過(guò)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法將原始的神經(jīng)細(xì)胞電信號(hào)分解成多個(gè)IMF分量，以此實(shí)現(xiàn)真實(shí)信號(hào)與噪聲信號(hào)的近似分離。之后從高頻IMF分量中找出包含噪聲的分量，然后將其剔除，剩余的IMF分量不做處理。最后將剩余未做處理的IMF分量重新整合就能獲得去除噪聲的真實(shí)信號(hào)。

雖然經(jīng)過(guò)對(duì)比處理前與處理后的信號(hào)波形，發(fā)現(xiàn)本文的方法比較適合對(duì)用微電極采集到的神經(jīng)細(xì)胞電信號(hào)去除噪聲，但是由于在培養(yǎng)神經(jīng)細(xì)胞過(guò)程中不能很好的控制細(xì)胞生長(zhǎng)方向和數(shù)量，導(dǎo)致一些電極圓盤上長(zhǎng)有很多神經(jīng)細(xì)胞，另一些上面卻只有很稀少或沒(méi)有神經(jīng)細(xì)胞，故而在使用微電極陣列對(duì)神經(jīng)細(xì)胞電信號(hào)進(jìn)行采集時(shí)各細(xì)胞間不可避免的會(huì)產(chǎn)生干擾。在后續(xù)的研究中會(huì)通過(guò)改變微電極陣列結(jié)構(gòu)，或者利用加藥的方法來(lái)控制神經(jīng)細(xì)胞在微電極上定向生長(zhǎng)，完成特定神經(jīng)細(xì)胞電信號(hào)的采集。

本文提出了一種簡(jiǎn)單可行的實(shí)驗(yàn)方法，可完成神經(jīng)細(xì)胞電信號(hào)的采集與處理。這種方法為之后研究神經(jīng)細(xì)胞奠定了基礎(chǔ)，尤其可對(duì)研究神經(jīng)細(xì)胞電信號(hào)內(nèi)蘊(yùn)涵的豐富信息提供幫助，繼而為生物醫(yī)學(xué)、神經(jīng)信息學(xué)、新型傳感器等眾多領(lǐng)域的研究提供基礎(chǔ)。