DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 结果 3.1. 各组肺W/D及肺病理评分比较 与NC组比较，大潮气量 + 生理盐水组(HV + NS组)肺湿/干重比值、肺病理损伤显著增加，差异有统计学意义(P < 0.05)；与大潮气量 + 生理盐水组(HV + NS组)比较，小潮气量 + 生理盐水组(LV + NS组)、大潮气量 + 去铁胺组(HV + DFO组)、小潮气量 + 去铁胺组(LV + DFO组)肺湿/干重比值显著降低，差异统计学意义(P < 0.05)；与LV + NS组比较，LV + DFO组的肺湿/干重比值显著降低，差异有明显差异(P < 0.05)，见表1。 Table 1 Comparison of lung W/D in each group (n = 6， x ¯ ± s 组别 例数(只) 肺W/D 病理损伤评分(分) NC组 6 5.351 ± 0.16 *Δ 0.9 ± 0.40 *Δ HV + NS组 6 5.800 ± 0.15 10.2 ± 2.50 Δ HV + DFO组 6 5.510 ± 0.25 * 3.9 ± 3.10 *Δ LV + NS组 6 5.591 ± 0.18 4.1 ± 1.12 Δ LV + DFO组 6 5.297 ± 0.17 *Δ 2.1 ± 1.12 *Δ 表1. 各组肺W/D的比较(n = 6， x ¯ ± s) 注：与NS组比较， * P < 0.05；与LV + NS组比较， Δ P < 0.05。 3.2. 5组巨噬细胞线粒体ROS平均荧光强度的比较 与NC组比较，大潮气量+生理盐水组(HV + NS组)、小潮气量 + 生理盐水组(LV + NS组)巨噬细胞线粒体ROS平均荧光强度均显著增加(P < 0.05)；与HV + NS组比较，大潮气量 + 去铁胺组(HV + DFO组)、小潮气量 + 生理盐水组(LV + NS组)、小潮气量 + 去铁胺组(LV + DFO组)巨噬细胞线粒体ROS平均荧光强度均显著降低(P > 0.05)。小潮气量 + 去铁胺组(LV + DFO组)显示出更显著的效果，见表2。 3.3. 5组肺组织IL-8的比较 与NC组比较，大潮气量 + 生理盐水组(HV + NS组)肺组织IL-8水平增加，大潮气量 + 去铁胺组(HV + DFO组)、小潮气量 + 去铁胺组(LV + DFO组)肺组织IL-8浓度显著降低，差异有统计学意义(P < 0.05)；与HV + NS组比较，HV + DFO组、LV + DFO组的肺组织IL-8显著降低(P < 0.05)；与LV + NS组比较，LV + DFO组、HV + DFO组的肺组织IL-8显著降低(P < 0.05)，见表2。 3.4. 巨噬细胞线粒体ROS平均荧光强度与IL8的相关分析 作Pearson双变量相关分析，巨噬细胞线粒体ROS平均荧光强度与IL8相关系数为0.625，P = 0.000，有统计学意义。见图1。 Table 2 MFI of macrophage mitochondria was detected by flow cytometry (n = 6， x ¯ ± s 组别 巨噬细胞线粒体MFI IL-8 (pg/ml) NC组 146.833 ± 48.135 531.72 ± 14.27 HV + NS组 331.00 ± 93.529 * 580.65 ± 31.66 Δ HV + DFO组 208.50 ± 84.068 Δ # 475.58 ± 35.48 * Δ LV + NS组 289.00 ± 88.862 *# 544.70 ± 28.37 # LV + DFO组 111.933 ± 34.171 Δ 469.33 ± 17.41 * Δ 表2. 流式检测巨噬细胞线粒体MFI (n = 6， x ¯ ± s) 注：巨噬细胞线粒体MFI：与NC组比较， * P < 0.05；与HV + NS组比较， Δ P < 0.05；与LV + DFO组比较， # P < 0.05。 图1. 巨噬细胞线粒体ROS平均荧光强度与IL8的线性相关图
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user: 4. 讨论 而VILI的特点是干扰肺泡毛细血管屏障，增加渗透性，造成水肿、出血、炎症性白细胞浸润(主要是中性粒细胞) [ 6 ]，IL-8是嗜中性粒细胞和T淋巴细胞的主要趋化性细胞因子，在肺病理损伤的发生中起重要作用。前期研究机械通气肺损伤巨噬细胞线粒体活性氧增加，同时肺病理损伤加重，炎性因子IL-8增加 [ 2 ]。肺泡巨噬细胞活性氧与肺组织炎性因子IL-8释放是否具有相关性，还不清楚。为了进一步阐明巨噬细胞活性氧在机械通气肺损伤中、发展相关的肺病理学中的作用，我们研究了巨噬细胞活性氧对肺组织中IL-8表达的相关性研究。 本研究发现，巨噬细胞线粒体活性氧、肺组织炎性因子IL-8在大潮气量组显著增加，病理损伤加重。去铁胺是重要的抗氧化剂，可以抑制ROS产生 [ 5 ] [ 7 ]。随着去铁胺抑制肺泡巨噬细胞线粒体ROS产生，肺组织炎性因子IL-8水平也随着降低，肺病理损伤减轻。肺泡巨噬细胞线粒体ROS与肺组织IL-8水平变化显著相关(r = 0.625， P = 0.000)。提示：肺泡线粒体ROS可能激发了肺炎性因子IL-8释放，导致肺病理损伤。 总之，机械通气肺损伤中，巨噬细胞线粒体活性氧释放可能触发了炎性反应，引起了肺病理损伤。
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user: 摘要 根据神经元生物物理环境来完善神经元模型，有助于分析其真实的动力学活动的机理，提高人类对脑活动的认知，在应用上有助于给出正确的神经元信息编码。Morris-Lecar (M-L)是基于离子通道建立的具有代表性的神经元模型，但是该模型未考虑电磁感应效应带来的影响。真实的神经元复杂的离子跨膜运动产生的时变电磁场会影响膜电位。在神经元等效电路中可以用忆阻器来模拟膜电位和电磁感应之间的耦合。本论文选择代表磁通和电荷关系的阈值忆阻器描述细胞膜上电磁感应现象，完善M-L神经元模型，使其更符合人体神经元所处生理环境，提出了一种带有忆阻器的M-L神经元模型。数值模拟证实了不同强度的电磁场可以使神经元的电活动产生明显的膜态跃迁。从峰峰间隔(ISI)角度，利用多参数平面上的ISIs分叉、ISIs放电周期、ISIs方差等研究了带有忆阻器电磁感应的神经元放电模式的转换趋势。最后利用Multisim设计出能够复现神经元生物特性的实用电路，能帮助理解神经元的放电开关机制。
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user: 1. 引言 神经科学是研究人类和动物神经系统的结构和功能的科学。神经元放电的不同时间模式是神经科学的基础，即每个神经元的不同放电模式与神经系统信息的编码和处理密切相关 [ 1 ]。例如，周期尖峰放电模式和簇放电模式对信息传输有不同的影响 [ 2 ] [ 3 ]。因此，根据真实的生物物理环境改进神经元模型并研究其放电模式与人类对大脑活动和神经行为的认知密切相关 [ 4 ]。 神经科学的开端来自于是Hodgkin和Huxley在1952年发表的文章，他们提出了一个四维(4-D)系统的自治非线性微分方程来描述细胞膜电流和电压对巨型鱿鱼轴突的依赖性 [ 5 ]。Morris和Lecar于1981年在Hodgkin-Huxley (H-H)模型的基础上，通过强调膜的导电性和对神经元离子通道类型的深入分析，得到了Morris-Lecar (M-L)神经元模型 [ 6 ]。Rinzel和Ermentrou通过改变参数值得到了系统的稳定解 [ 7 ]。通过分岔分析，Kunichika阐明了M-L神经元模型放电模式的转变 [ 8 ]。史等人提出了一个分数阶M-L神经元模型，其中分数阶导数用于描述膜的记忆效应和幂律 [ 9 ]。Izhikevich等人将M-L神经元方程中的外部刺激电流转化为动力学方程控制的变量，以更好地描述外部刺激带来的复杂动力学现象 [ 10 ] [ 11 ]。Wang通过调整生理参数的值研究了改进后的M-L神经元模型的峰峰间隔(ISI)分岔结构，并从数值模拟结果观察到系统可以从静止状态转变为周期或混沌爆发状态 [ 12 ]。Ranjit Kumar和Upadhyay研究了耦合M-L神经元中耦合强度对神经元放电模式的影响 [ 13 ]。Song等人基于改进的M-L神经元模型研究了单个神经元的兴奋性自反馈，该模型只需改变一个参数即可显示三种类型的放电模式 [ 14 ]。我们发现现有文献很少从ISI的角度探讨神经元放电模式的变化趋势。 目前对神经元模型的研究和完善过程中，对于传统的神经元模型的研究一般考虑离子通道电流、噪声甚至自突触神经元特殊结构对神经元细胞膜电位的影响。实际上除了神经元细胞膜内外离子浓度不同会影响神经元电活动以外，细胞膜内外带电离子在膜上连续交换会引发离子浓度的复杂波动，从而形成时变电磁场。细胞膜内外的电生理环境会因时变磁场带来的电磁感应效应而发生改变，神经元的电活动也会受到影响。因此研究神经元电活动非常有必要考虑神经元中的电磁感应。膜电位与时变磁场之间的相互作用部分需要建模。在M-L模型中，这种相互作用的部分没有描述出来。因此需要一个变量来描述神经元的电磁感应和磁场效应。蔡少棠教授在1971年提出了忆阻器的概念，它是一种具有记忆电阻特性的电路元件，是一种表示磁通量与电荷微分关系的器件 [ 15 ]。随后，惠普实验室在2008年宣布成功开发了忆阻器，验证了蔡教授对第四个基本电路元件的预测 [ 16 ]。由于忆阻器的记忆特性及其相对于传统电子器件的优势，它可以广泛应用于许多领域，如高集成度非易失性存储器、模拟神经网络、神经生物突触等。吕等人在研究HR神经元模型时，采取对膜电容施加额外的电流来描述磁电流对膜电位的影响，并利用ISI分岔和时序图进行动态分析 [ 17 ] [ 18 ]。Bao等人在研究HR神经元系统时，用忆阻器来描述电磁感应现象，然后用分岔和Lyapunov指数方法来研究其隐藏的动力学行为 [ 19 ]。 数值模拟是研究系统动力学的有力工具 [ 20 ] [ 21 ]，然而通常忽略边界条件，也受采样时间、精度和数值算法等影响，并且当神经元系统的维度较高时，计算机数值模拟的实时性会变差。因此需要设计出能够满足实时计算，或者再现系统特性的实用型电路。设计实用型电路是模拟神经元特性的理想方式 [ 22 ] [ 23 ]。Multisim作为模拟电路仿真软件，可以很好的模拟实际电路元件和电路逻辑，在能包含所有的设计工作的同时也可以节省大量的时间成本和资源。本文采用Multisim软件对设计的电路进行验证。例如，Wu等人利用直流电作为神经元的外部刺激电流，提出了一种简化的二维M-L神经元电子学实现方案，然后用Multisim模拟神经元的电活动 [ 24 ]。Behdad等人在M-L神经元模型的实现中使用了离散电子元件，但激活时间常数的电路实现是基于泰勒级数展开的近似函数 [ 25 ]。胡等人提出并详细研究了基于M-L神经元模型的二维非线性微分方程的模型的完整电子实现，在没有进行简化，并用PSpice个人仿真程序对所设计的电路进行了验证 [ 26 ]。本文设计的整个电路由电容器，电阻器，双极结型晶体管，高精度运算放大器和模拟乘法器的市售分立元件实现。该电路可在无需简化即可在神经元模型中模拟神经元的生物学特性，从而能够在不同条件下重现尖峰放电或簇放电，帮助了解神经元的放电开关机制。
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user: 2. 带有忆阻器的M-L神经元模型的建立 蔡少棠教授在1971年通过研究电路物理量之间关系时提出了忆阻器。忆阻器的代表了电荷与磁通的关系，作为非线性的记忆元件，该元件的电阻随着电流的增加或减少而变化。当电流降至零时，忆阻器保持最终电阻值，当接收到反向电流时，其最终状态值将被推回。这些特征与生物突触非常相似。 突触作为神经元之间或神经元与效应细胞之间的连接部分，有传递信息的作用。如图1所示，生物突触由突触前膜、突触后膜和突触间隙三部分组成。轴突是神经冲动信号传递到突触小体的通路。信号到达突触小体后，突触前膜的通透性增强，并产生突触小泡。突触小泡与突触前膜融合后破裂，小泡中的神经递质乙酰胆碱被释放到突触间隙，自由游离到达突触后膜，引起突触后膜的变化。将生物系统中突触模型与忆阻器模型进行比较，二氧化钛中的游离氧原子在突触中起着神经递质的作用，具有传输信息和保存记忆的功能。当电流消失时，自由氧原子保存之前的电信号数据，当电流重新出现时，可以恢复到记忆状态。而突触间的神经递质即记忆信号在信号传递后也不会马上消失。需要注意的是突触信息传递是单向的，方向是从突触前膜向突触后膜释放神经递质进行信息传递，信息需要回送时则需要另一个突触进行。而忆阻器中游离的氧原子的移动是双向的，由电流的方向决定。这些神经元细胞之间能够形成了强大的神经网络，而具有信息传输控制和记忆功能的忆阻器便是称为构建智能神经形态网络的重要组成部分。 图1. 简化的生物突触和忆阻器原理图 对于单个神经元模型，无论是确定性的还是随机性的神经元模型都能产生神经元电活动的主要动力学特性，甚至于考虑噪声后，也可以通过调整分岔参数去诱导神经元的模态跃迁等现象。实际神经元中另外一个需要考虑的重要因素是，细胞膜内外带电离子的跨膜运动会造成离子浓度的波动，也就会引起时变电磁场的产生，从而导致离子进行跨膜运动时膜电位会被感应电流调制。因此选择磁通量描述电磁场的作用。在传统的M-L神经元模型研究中没有考虑膜电位与时变电磁场之间的耦合关系，这种关系需要被建模，因此这样对神经元模型进行完善是非常合理的。 为了描述电磁感应的阈值效应，本文首先考虑一种简单阈值磁控忆阻器，如公式1所示 [ 19 ]。 W ( φ ) = d q ( φ ) d φ = − m tanh ( φ ) ， (1) 其中， φ 是通过忆阻器的磁通量，q是通过忆阻器的电荷量。m代表了电磁感应强度。 为了更好地模拟复杂的动力学行为，Izhikevich等人通过将膜电位方程中的外部刺激电流转化为动力学方程控制的变量 [ 10 ]，把经典的二维M-L模型改进为三维M-L模型，可以写成 C d V d t = − u − g l ( V − V l ) − g k ω ( V − V k ) − g C a m ∞ ( V ) ( V − V c a ) ， d ω d t = λ ( V ) ( ω ∞ ( V ) − ω ) ， d u d t = a ( 0.2 + V ) ， (2) 其中 { m ∞ ( V ) = 0.5 ( 1 + tanh V − v 1 v 2 ) ， ω ∞ ( V ) = 0.5 ( 1 + tanh V − v 3 v 4 ) ， λ ( V ) = 1 3 cosh V − v 3 2 v 4 . (3) 公式中V代表细胞膜电位， ω 为具有恢复变量的慢变电流，C代表了细胞膜电容。 g l ， g k ， g c a 分别表示泄漏电流通道，钾离子通道和钙离子通道的最大电导。 V l ， V k ， V C a 分别表示这些通道的平衡电势。 ω ∞ ( V ) ， m ∞ ( V ) 分别是钾通道和钙通道打开概率的稳态值，其中 v 1 ， v 2 ， v 3 和 v 4 是稳态参数。 λ ( V ) 是激活时间常数。u表示慢适应外激励电流。a是一个无量纲的参数，代表神经元的时间比例因子，通常情况下 a ≪ 1 ，以确保u的慢变性。 基于以上三维M-L模型神经元模型，我们用阈值磁控忆阻器模拟细胞内外离子交换产生的磁场效应，得到带有忆阻器的四维M-L神经元模型 C d V d t = − u − m tanh ( φ ) V − g l ( V − V l ) − g k ω ( V − V k ) − g C a m ∞ ( V ) ( V − V c a ) ， d ω d t = λ ( V ) ( ω ∞ ( V ) − ω ) ， d u d t = a ( 0.2 + V ) ， d φ d t = − V ， (4) 其中 { m ∞ ( V ) = 0.5 ( 1 + tanh V − v 1 v 2 ) ， ω ∞ ( V ) = 0.5 ( 1 + tanh V − v 3 v 4 ) ， λ ( V ) = 1 3 cosh V − v 3 2 v 4 . (5) 这里 φ 代表了磁通量，是膜电位V在时间上的积分。 m tanh ( φ ) V 表示当磁通量变化时膜电位的反馈电流，m表示电磁感应强度。物理量纲可以按如下得到验证。 i ' = d q ( φ ) d t = d q ( φ ) d φ d φ d t = W ( φ ) v = − m tanh ( φ ) v ， (6) 其中v是忆阻器两端可变电压，它跟膜电位V是相同的物理单位。 i ' 表示流经膜阻器的电流，其物理单位与膜电位在时变磁场中的反馈电流相同。
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user: 3. 带有忆阻器的神经元模型放电模式趋势分析 3.1. 膜电容和磁感应强度双参数下神经元放电模式变化趋势 放电模式影响着神经元时变磁场，同时磁场也影响着神经元放电模式。本小节将在双参数平面上探索神经元丰富的放电模式过渡趋势和规律，同时研究时变电磁场会给神经元放电模式带来怎样的变化。 图2(a)~(c)分别绘制了双参数平面下四维M-L神经元模型中放电模式的变化规律。图2(a)中，黄色区域代表周期性放电行为，而蓝色区域代表非周期性放电行为。图2(b)展示了单个神经元在1000秒放电序列中的放电周期数，用颜色柱表示着不同的周期数，随着周期数不断增加，颜色由蓝色逐渐过渡到黄色。对比图2(a)和图2(b)可以看出，当周期数足够大，区域颜色为黄色，正好对应非周期放电行为，即混沌放电模式。图2(c)中颜色柱代表了神经元模型ISIs的标准方差。在统计描述中，方差一般被用来计算每个变量与总体平均值之间的差异，在这里用其描述从尖峰放电到簇放电的趋势或每次簇放电模式中的簇中尖峰数量的增加。在簇放电模式的膜电位时序图中可以发现每个簇之间存在明显的静息状态，这也意味着簇放电的ISIs方差比其他放电模式的大。图2(c)中从左上角到右下角存在明显的波浪线，即随着电磁感应强度m减小，膜电容参数C增大，图上呈现明显的过渡边界线。结合图2(d)，在不考虑混沌时，发现随着m的减小，每次分岔，簇放电的尖峰数量增加1。实质上图2(c)中的过渡边界线是分岔曲线。此外，对比图2(a)和图2(c)图，我们发现，神经元混沌放电模式存在于簇放电和尖峰放电交界处。固定膜电容参数 C = 1.3   μ F / c m 2 ，图2(d)反映了随磁感应强度m变化的ISIs分岔图，在图上可以清楚地观察到明显的不规则放电区域，在 m ∈ [ 0.05 ， 0.079 ] 和 m ∈ [ 0.159 ， 0.189 ] 区段，与图2(a)和图2(b)中的混沌完全对应。 图2. 神经元放电模式在C和m双参数下的转变趋势 为了验证上述规律并观察引入忆阻器后神经元放电模式的变化，分别选取磁感应强度 m = 0.028 ， m = 0.125 ， m = 0.227 和 m = 0.365 ，带有忆阻器的四维M-L神经元模型膜电位时序图如图3所示。 m = 0.028 时，神经元呈现周期4簇放电模式， m = 0.125 对应于周期3簇放电模式， m = 0.227 时呈现周期2簇放电模式， m = 0.365 对应周期2尖峰放电模式。所以当固定膜电容参数 C = 1.3   μ F / c m 2 ，神经元放电模式随磁感应强度m增加整体表现为：从周期性簇放电模式经过倍周期到混沌放电模式再到周期尖峰放电模式，其中簇放电模式中簇中峰的数量程逐渐减少的趋势。 利用上述规律，观察对比图2(b)和图2(c)，可以得出神经元放电模式在膜电容C和磁感应强度m双参数平面下的放电模式变化趋势。 1) 当 C ∈ [ 1.1 ，   1.168 ] 时，带有忆阻器的四维M-L神经元系统随着磁感应强度增加全部呈现简单的尖峰放电模式，并且放电节律几乎没有变化。 2) 当 C ∈ [ 1.168 ，   1.434 ] 时，该系统随着磁感应强度增加呈现出复杂的放电模式转变，即由周期性簇放电到混沌放电模式再到尖峰放电，神经元放电节律逐渐变慢。 3) 当 C ∈ [ 1.434 ，   2 ] 时，该系统随着磁感应强度增加全部呈现簇放电模式并且簇中尖峰数量呈逐渐减少趋势，神经元放电节律逐渐减慢。 图3. 当膜电容 C = 1.3   μ F / c m 2 时神经元膜电位时序图 3.2. 磁感应强度和时间尺度因子双参数下神经元放电模式变化趋势 图4(a)~(c)为双参数平面的周期分布、周期数图、ISIs方差分布图。图4(a)中，黄色区域代表周期性放电模式，蓝色区域代表非周期性放电模式。图4(b)中，颜色柱上的数值表示10，000秒仿真模拟中的神经元放电周期数，随着颜色从蓝色过渡到黄色，放电周期的数量增加，与图4(a)对应。图4(c)， 图4. 神经元放电模式在a和m双参数下的转变趋势 颜色柱上数值代表了神经元ISIs的标准方差。由于无法直观地观察得到图4(b)和图4(c)中的颜色过渡趋势，因此结合a的ISIs分叉图，即图4(d)来探究神经元的放电模式，其中磁感应强度 m = 0.05 。图中可以观察到在神经元混沌放电区域中，有明显的周期性区域，即当 a ∈ [ 0.00328 ，   0.00338 ] 和 a ∈ [ 0.005156 ，   0.005384 ] 时，与图4(a)和图4(b)对应，混沌区域也能对应。 在图4(d)中，分别选择 a = 0.001 ， a = 0.002 ， a = 0.004 ， a = 0.008 和 a = 0.01 ，神经元放电时序图如图5所示。可以清楚看到，当 a = 0.001 时神经元呈现周期1的尖峰放电模式， a = 0.002 时神经元转变为周期2尖峰放电模式， a = 0.004 时开始进入不规则放电模式即混沌放电模式， a = 0.008 时变为周期四簇放电模式。随着 a 不断增大，簇中尖峰数量呈逐渐减少的趋势， a = 0.01 时神经元呈现周期2簇放电模式。随着时间尺度因子a的增加，神经元放电模式的整个转换趋势是由周期性尖峰放电经过倍周期分岔演变为不规则放电，再经历逆倍周期分岔演变为周期性簇放电，峰值之间的间隔呈下降趋势，这意味着放电节奏变得更快，而随着频率的增加，神经元放电模式达到稳定所需的时间越短。将放电趋势与图4(c)进行对比，发现尖峰放电模式仍然对应于深蓝区域，即方差较小的区域，而簇放电模式的方差仍显著大于尖峰区域。 图5. 神经元膜电位时序图，其中磁感应强度 m = 0.05 图6. 神经元膜电位时序图，其中时间尺度因子 为了探究忆阻器对M-L神经元系统放电模式的影响，我们固定时间尺度因子 ，神经元系统随磁感应强度m的变化的ISIs分岔图如图6(a)所示。选择其中几个点画出神经元膜电位时序图，如图6(b)~(e)所示。当 时，神经元呈现周期3簇放电模式，在 转变为不规则放电模式即混沌放电模式， 对应周期2簇放电模式，当 时呈现周期2尖峰放电模式。随着磁感应强度m的变大，神经元整体放电模式趋势为从周期性簇放电经历逆倍周期到不规则放电模式再到周期性尖峰放电，其中放电模式尖峰之间的间隔呈变大的趋势，这意味着放电节奏变慢。这变化趋势遵循之前发现的规律，即深蓝色区域对应的区域均为尖峰放电模式，其余区域对应簇放电和不规则放电模式。此外观察图6(b)，发现其中存在一些分割线，分割线两端周期数成倍数关系，与周围区域相比，分割线上的点所对应的放电模式周期数明显增加，分割线上的点所在区域对应到图6(b) ISIs分岔图上为发生倍周期分岔的点。
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user: 4. 带有忆阻器的M-L神经元的系统实现 4.1. 双曲正切函数关系电路实现 观察神经元系统数学模型，即公式4和5，可以发现实现 ， 和忆阻器电路部分的关键就是设计一个输入输出是双曲正切函数关系的电路。差分放大器电路由于其传输特性而可以解决该问题。图7为恒流源差分放大器电路的示意图。 图7. 恒流源差分放大器电路 图中各部分的电压关系为 (7) 这里 和 为恒流源差分放大器电路的输入电压， 为双端输出的差值， 分别是双极结型晶体管 和 的基极–发射极电压。 晶体管发射极电流和BE结电压之间的关系近似为 (8) 这里 表示饱和电流， 是基极–发射极电压， 是晶体管热电压，在常温下热电压的数值约为26 mV。图中各部分电流关系为 (9) 这里I是流过电流源的电流， 和 分别是双极结型晶体管的集电极电流。根据公式7，8和9，进一步得到 (10) (11) 则两端输出电压为 (12) 基于上述方程，根据系统参数确定恒流源、电阻和双端输入的值，可以实现 ， 和忆阻器电路部分。 4.2. 双曲余弦函数关系电路的实现 双曲余弦函数的表达式如下 (13) 在电路中双曲余弦函数很难直接得到，根据双曲余弦函数与指数函数的关系，双曲余弦函数可以描述为输入值相同但符号相反的两个指数函数之和的一半。因此，问题的关键转化为设计一个可以得到指数函数的电路，电路需要满足输入可以是正值也可以是负值的要求。指数函数的电路设计如图8所示。 图8. 指数函数电路 图中节点电压和电流之间的关系为 (14) (15) 这里 和 分别是指数函数电路的输入电压和输出电压。 分别是双极结型晶体管 和 的基极–发射极电压和集电极电流。 电路增益电压，整个指数函数电路单元的输入电压和输出电压之间的关系可以描述为 (16) 根据指数函数和双曲余弦函数之间的关系，双曲余弦函数的电路单元如图9所示。 图9. 双曲余弦函数电路单元 通过对图9中的电路使用标准节点分析技术，可以将输入电压与输出电压的关系描述为 (17) 在电路图9中， 和 为平衡电阻。当 ， 时，上式可写为 (18) 基于上述方程，基本可以实现双曲余弦函数的电路单元。 4.3. 带有忆阻器的M-L神经元模型的电路实现 基于上述电路单元和四维M-L神经元的数学模型，我们设计了该模型的完整电路实现，如图10所示。忆阻器部分的电路在方框A中实现。 和 电路单元分别在方框B中和方框C中实现，方框D中实现了 的电路功能。恒定电压源 分别是钾离子通道，钙离子通道和泄漏电流通道的平衡电位。电容器 是神经元的膜电容。通过对图10中的电路使用标准节点分析技术，控制电路行为的状态方程可以描述为 (19) (20) (21) 其中 是方框B的输出电压， 是方框C的输出电压， 是方框D的输出电压，通过与公式4对比，可以确定电路中电器元件对应的其余变量 ， ， ， ， ， ， ，i对应于方框A忆阻器输出电流。 图10. 基于忆阻器的四维神经元系统完整电路实现 电容器 代表细胞膜电容参数C，当 ， 同步到系统参数即 ， 。当膜电容参数C发生改变时，神经元展示不同的放电模式。当 和 ，神经元电路输出如图11(a)和图11(c)所示，其实验结果与数值仿真结果图11(b)和图11(d)保持一致。 图11. 实验结果与数值模拟对比图
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user: 5. 总结 离子交换在神经元细胞膜上产生的时变磁场会影响神经元的放电模式。忆阻器是描述电荷和磁通量之间关系的非线性元件。与生物突触相比，二氧化钛中的自由氧原子具有传递信息和保存记忆的功能，就像突触中的神经递质一样。此外，忆阻器具有体积小、能耗低等优点，在理论和工程上都非常适合描述神经元细胞膜离子交换产生的电磁感应和磁场效应。本文提出了一种新的具有阈值电磁感应的四维M-L神经元模型。证实了不同强度的电磁场能引起神经元电活动的不同模式转变。探讨了电磁感应强度、膜电容、标度因子等参数和参数平面下神经元放电模式的变化趋势。利用多参数平面上的ISIs分岔、ISIs放电周期、ISIs方差等方法研究神经元放电模式的变化趋势。最后，基于神经元模型的四维非线性微分方程，设计了该模型的完整电子实现，特别是双曲正切函数和双曲余弦函数的电路单元。该电路模拟了神经元模型中神经元的生物学特性，在没有进行简化条件，从而能够在不同条件下再现尖峰或爆发，从而对神经元的放电转换机制有了清晰的认识。同时，本文提出的神经元电路可以作为研究单个神经元动力学的实验单元。
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user: 摘要 洪水给人们生活造成很大的不便。为了尽快恢复生产生活，及时获取洪水受灾区域的范围及受灾区域发生的变化，对于灾情分析和灾后重建至关重要。由于受到相干斑噪声和洪水受灾区域地形起伏较大的因素的影响，合成孔径雷达(SAR)探测到的洪水遥感图像存在噪点较多且灰度分布不均匀的缺点，成像效果不佳，因此很难对其实现准确地图像分割。为了解决这个问题，本文提出一种基于水平集方法的改进CV分割模型，以实现快速准确地分割洪水遥感图像。CV分割模型是一种在医学图像分割领域很常见的基于区域和边缘信息的图像分割模型，能够得到较为精确的分割曲线，但是存在对噪声敏感、过度依赖区域灰度均值的缺陷。对于存在大量的噪声且图像灰度分布不均匀的洪水遥感图像，CV分割模型效果不佳。为了减少噪声在分割曲线演化过程中的干扰，本文在CV分割模型的能量函数中加入一个整体控制项，以减少噪声的影响。此外，为了提升CV分割模型对灰度不均匀的洪水遥感图像的分割能力，对处于不同区域的像素点采用自适应动态权重的方法进行分割曲线拟合。实验结果表明，与传统的CV分割模型和其他的图像分割模型相比，本文提出的改进CV分割模型在灰度分布不均性较强的洪水遥感图像上有更出色的分割精度，证明了本文提出的改进CV分割模型的有效性。
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user: 1. 引言 合成孔径雷达(SAR)是一种先进的主动式微波对地观测设备，能够在各种波段下工作，具有较好的穿透力。通过对目标场景发射连续的无线电脉冲波(波长范围为1毫米至1米)，并接收和记录每个脉冲的回波，合成孔径雷达可以形成细节丰富、分辨率高的SAR遥感图像。SAR成像技术被广泛应用在军事侦察、环境探测、海洋勘测等多个军事和民用领域 [ 1 ]，涵盖图像分割、目标检测与识别、移动目标跟踪等技术 [ 2 ]。 目前图像分割方法主要分为基于阈值的分割方法、基于边缘信息的分割方法和基于区域信息的分割方法 [ 3 ] [ 4 ]。近年来，基于边缘信息和区域信息的图像分割方法受到学者的广泛关注。在基于边缘信息的图像分割方法中，常用的边缘检测算子有Prewitt算子和Canny算子等。其中Prewitt算子能够得到连续的精细边缘。许四祥等人 [ 5 ] 提出的基于Prewitt算子的目标检测算法能够较好地得到微小目标的精细边缘。Canny算子能够较精确地定位图像的边缘。胡高珍等人 [ 6 ] 采用基于Canny算子的MRF算法在精准提取图像的边缘信息方面取得了较好的效果。然而，基于边缘信息的图像分割方法对于混合复杂噪点的SAR图像分割效果欠佳。基于区域的图像分割方法从整块区域划分的层面对图像进行分割，对于复杂的场景或者拍摄到的自然景观的图像的分割效果较好 [ 7 ]，但是对于灰度分布不均匀的SAR图像容易产生过度分割等问题。 CV分割模型结合图像的边缘信息和区域信息，能一定程度上减少相干斑噪声对图像分割效果的影响，且对图像的拓扑结构的变化具有良好的适应性 [ 8 ]。但是对于噪点较多、灰度分布不均匀的洪水SAR图像，传统的CV分割模型依然很难达到理想的分割效果。近年来许多学者对CV分割模型做出了改进。Li Chunming等人 [ 9 ] 提出的基于图像局部区域的可变灰度拟合的RSF模型，一定程度上解决了CV分割模型对灰度不均匀图像分割效果不尽如人意的问题，但是由于过度依赖局部特征，对噪声依然较敏感。陈星等人 [ 10 ] 提出的LIFCGI模型结合全局信息进行局部图像拟合，在一定程度上解决了RSF模型对噪声较敏感的问题，但是依然无法出色地完成分割灰度分布不均匀图像的工作。 为了解决CV分割模型对于噪点较多、灰度分布不均匀的洪水SAR图像分割效果不佳的问题，本文结合图像的边缘信息和区域信息，提出一种基于水平集方法的改进CV图像分割模型。该模型在传统CV分割模型的分割曲线拟合函数中增加一个整体控制项，以减少噪声对分割效果的影响。此外，对不同区域的像素点采用自适应动态权值法进行分割曲线拟合，用于处理噪点较多、灰度分布不均匀的洪水遥感SAR图像。
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user: 2. 基于水平集方法的CV分割模型 2.1. 水平集方法 水平集方法最初由Osher和Sethian提出，用于解决热力学方程中火苗的形状变化问题。目前水平集方法主要用于医学图像分割 [ 11 ]。水平集方法基于曲线演化理论，将二维曲线分割问题转换为三维曲面分割问题。根据曲线演化理论，任一曲线C沿任意方向的轨迹都可以表示为式(1)： ∂ C ∂ t = V ( C ) N (1) 其中 V ( C ) 代表曲线演化的速度， N 表示曲线的单位法矢。水平集方法将二维逻辑空间中的闭合曲线C变换成三维曲面 ϕ ( x ， y ， t ) 上的一个曲线(通常取 ϕ ( x ， y ， t ) = 0 )，将曲线的演化问题推演成曲面的演化问题。一般情况下，水平集方法取 ϕ ( x ， y ， t ) = 0 作为变化后的曲线C。水平集方法的演化方程一般表示为式(2)： ∂ ϕ ∂ t = V ( C ) | ∇ ϕ | (2) 曲线的曲率k可以用水平集函数 ϕ ( x ， y ， t ) 表示出来，如式(3)所示： k = d i v ( ∇ ϕ | ∇ ϕ | ) (3) 其中div是散度算子， ∇ 是梯度算子。这样，通过计算水平集函数的散度和梯度即可得到曲线C的演化过程，最终得到图像的分割曲线 [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ]。 2.2. CV分割模型 CV分割模型利用水平集方法得到的闭合曲线C用于分割图像，且令闭合曲线C内部的区域为目标区域，闭合曲线C外部的区域为背景区域 [ 15 ]。为了使闭合曲线C尽可能贴近分割区域的轮廓，在CV分割模型中引入一个能量函数，将闭合曲线C的演化问题转变成一个数学模型中的函数最小化问题 [ 16 ]。能量函数表达式如式(4)所示： E c v ( c 1 ， c 2 ， ϕ ) = μ ⋅ ∫ Ω δ ε ( ϕ ( x ， y ) ) | ∇ ϕ ( x ， y ) | d x d y   + λ 1 ⋅ ∫ Ω | u 0 ( x ， y ) − c 1 | 2 H ε ( ϕ ( x ， y ) ) d x d y   + λ 2 ⋅ ∫ Ω | u 0 ( x ， y ) − c 2 | 2 ( 1 − H ε ( ϕ ( x ， y ) ) ) d x d y (4) 其中 μ 、 λ 1 和 λ 2 为大于0的常数， Ω 代表整个图像； ϕ ( x ， y ) 为水平集函数； δ ε ( ⋅ ) 为正则化脉冲函数； ∇ 为梯度算子； H ε ( z ) 和 δ ε ( z ) 分别是海氏(Heaviside)函数 H ( z ) 和狄拉克(Dirac)函数 δ ( z ) 的正则化形式。 H ( z ) 和 δ ( z ) 的计算公式如式(5)所示 [ 17 ] [ 18 ]： H ( z ) = { 1 ， z ≥ 0 0 ， z < 0 ， δ ( z ) = d d z H ( z ) (5) H ε ( z ) 和 δ ε ( z ) 的计算公式如式(6)： H ε ( z ) = 1 2 [ 1 + 2 π arctan ( z ε ) ] ， δ ε ( z ) = 1 π ε ε 2 + z 2 (6) c 1 和 c 2 分别是目标区域和背景区域的灰度均值， c 1 和 c 2 的计算方法如式(7)： c 1 = ∬ C u 0 ( x ， y ) H ( ϕ ) d x d y ∬ C H ( ϕ ) d x d y ， c 2 = ∬ C u 0 ( x ， y ) 1-H ( ϕ ) d x d y ∬ C 1-H ( ϕ ) d x d y (7) 能量函数中的第一项称为长度约束，用于保证拟合曲线长度最短；后面两项统称为保真项，可以使曲线C尽可能贴近到目标轮廓。在分割过程中，当能量函数达到最小值时，认为闭合曲线C已经最贴近目标的轮廓 [ 19 ]。
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user: 3. 适用于洪水遥感图像的改进CV分割模型 如前文所述，由于洪水遥感SAR图像具有细节丰富、特征复杂的特点，在对水平集轮廓进行演化的过程中容易被噪声所干扰从而影响轮廓形状 [ 20 ]。为了解决这一问题，本文在CV分割模型中加入了一个整体控制项，使得每一个像素点在演化的过程中都受到整体区域灰度均值的控制，从而能更准确地实现轮廓曲线的演化。加入整体控制项的能量函数如式(8)所示： E C V ( c 1 ， c 2 ， ϕ ) = μ ⋅ ∫ Ω δ ε ( ϕ ( x ， y ) ) | ∇ ϕ ( x ， y ) | d x d y + λ 1 ⋅ ∫ Ω | u 0 ( x ， y ) − c 1 | 2 H ε ( ϕ ( x ， y ) ) d x d y   + λ 2 ⋅ ∫ Ω | u 0 ( x ， y ) − c 2 | 2 ( 1 − H ε ( ϕ ( x ， y ) ) ) d x d y + λ 3 ( c 1 + c 2 ) 2 (8) 此外，由于CV分割模型依赖整体背景和目标灰度均值，在处理图像灰度分布不均匀的洪水遥感图像时，很难实现准确的分割。为了解决这个问题，本文进行了改进，在式(8)的基础上，提出基于自适应动态权值的方法，在能量函数(4)中加入自适应动态权值，可以有效地处理灰度分布不均匀的洪水遥感图像。加入自适应动态权值的能量函数如式(9)所示： E c v ( c 1 ， c 2 ， ϕ ) = μ ⋅ ∫ Ω δ ε ( ϕ ( x ， y ) ) | ∇ ϕ ( x ， y ) | d x d y + c 1 c 1 + c 2 ⋅ ∫ Ω | u 0 ( x ， y ) − c 1 | 2 H ε ( ϕ ( x ， y ) ) d x d y   + c 2 c 1 + c 2 ⋅ ∫ Ω | u 0 ( x ， y ) − c 2 | 2 ( 1 − H ε ( ϕ ( x ， y ) ) ) d x d y + λ 3 ⋅ ( c 1 + c 2 ) 2 (9) 利用变分法 [ 21 ]，可以计算得到能量函数的梯度方程，如式(10)所示： ∂ ϕ ∂ t = − δ ( ϕ ) [ μ d i v ( ∇ ϕ | ∇ ϕ | ) − c 1 c 1 + c 2 ( u 0 − c 1 ) 2 + c 2 c 1 + c 2 ( u 0 − c 2 ) 2 + λ 3 ( c 1 + c 2 ) 2 ] ϕ ( x ， y ， 0 ) = ϕ 0 ( x ， y ) (10) 其中 d i v = ∇ ϕ | ∇ ϕ | 是水平集曲面的曲率，当能量函数的梯度值满足式(11)时，即认为能量函数已经达到了最小值。 ∂ ϕ ∂ t < 1 e − 5 (11) 本文提出的改进CV分割模型的实现步骤如下： 1) 根据像素点获得水平集函数 ϕ ( x ， y ， t ) ； 2) 初始化水平集函数 ϕ ( x ， y ， t ) = 0 ，获得闭合曲线C； 3) 计算目标区域灰度均值 c 1 和背景区域灰度均值 c 2 ，计算水平集函数 ϕ ( x ， y ， t ) = 0 的梯度值 ∇ 和散度值div； 4) 将 c 1 、 c 2 、 ∇ 和div代入加入整体控制项和自适应动态权值的能量函数的梯度方程中，计算并判断能量函数的梯度值是否满足式(11)，从而判定能量函数是否收敛到最小值； 5) 若能量函数没有收敛到最小值，曲线演化到下一个像素点，重新对水平集函数进行初始化，重复以上步骤，直到能量函数达到最小值； 6) 当能量函数达到最小值后，利用Kappa系数 [ 22 ] 判断分割图像是否精确。Kappa系数的计算公式为式(12)所示： Kappa = P 0 − P c 1 − P c (12) 其中 P 0 = p n ， P c = a 0 ∗ b 0 + a 1 ∗ b 1 n 2 ，p为正确分割的像素点个数， a 0 为洪水发生后拍摄到的遥感图像中灰度值为0的像素点的个数， a 1 为洪水发生后拍摄到的遥感图像中灰度值为1的像素点的个数； b 0 为参考图中灰度值为0的像素点的个数， b 1 为参考图中灰度值为1的像素点的个数，n为图像中的总的像素点个数。 本文提出的改进CV分割模型的整体流程图如图1所示。
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user: 4. 实验结果与分析 实验的硬件环境为：CPU主频2.80 GHz，内存8.0 GB；软件环境为：操作系统为Windows 10，实验平台为MATLAB R2014b。 实验一分别使用传统CV分割模型与本文提出的改进CV分割模型对两幅洪水遥感图像进行分割并比较效果。在本文提出的改进CV分割模型中，为了与传统CV分割模型进行效果对比，模型中的参数取值参考李春等人的研究 [ 23 ]， μ 取值为0.00001 × 255 × 255， λ 3 取值为0.00044，规则化参数 ε 取1。实验结果如图2所示：图2(a)为灰度分布较均匀的印度尼西亚洪水遥感图，分辨率为256 × 256，大小为36 m × 36 m；图2(d)为灰度分布较不均匀的三宝垄爪哇岛洪水遥感图，分辨率为256 × 256，大小为20 m × 24 m；图2(b)和图2(e)展示了使用传统CV分割模型分割后的印度尼西亚洪水遥感图和三宝垄爪哇岛洪水遥感图；图2(c)和图2(f)为使用本文提出的改进CV分割模型分割后的印度尼西亚洪水遥感图和三宝垄爪哇岛洪水遥感图；表1对两幅SAR图像使用传统CV分割模型与本文提出的改进CV分割模型获得的Kappa值进行比较。 图1. 适用于洪水遥感图像的改进CV分割模型的整体流程图 图2. 传统CV分割模型与本文的改进CV分割模型分割效果对比图 Table 1 Kappa values of two flood maps compared by traditional CV model and improved CV mode 印度尼西亚洪水图 三宝垄爪哇岛洪水图 传统CV分割模型 Kappa: 0.6295 Kappa: 0.64584 改进CV分割模型 Kappa: 0.66479 Kappa: 0.73771 表1. 传统CV分割模型和改进CV分割模型对两幅洪水图分割效果的kappa值比较 从得到的分割结果图可以看出，本文提出的改进CV分割模型得到的结果图相对于传统CV分割模型得到的结果图有更少的碎点，获取的分割图像的轮廓更完整，Kappa值更高，显而易见，本文提出的改进CV分割模型相对于传统CV分割模型有更高的分割精度。 实验二分别使用本文的改进CV分割模型与其他常见的图像分割模型对印度尼西亚洪水遥感图和三宝垄爪哇岛洪水遥感图进行分割并比较效果。实验二结果如图3所示：图3(a)、图3(c)、图3(e)分别是对印度尼西亚洪水遥感图采用RSF模型、LIFCGI模型和改进CV分割模型得到的分割后的洪水轮廓图。图3(b)、图3(d)、图3(f)分别是对三宝垄爪哇岛洪水遥感图采用RSF模型、LIFCGI模型和改进CV分割模型得到的分割后的洪水轮廓图。表2是对印度尼西亚洪水遥感图进行分割，采用RSF模型、LIFCGI模型和本文的改进CV分割模型得到的Kappa值和运行时间的比较。表3是对三宝垄爪哇岛洪水遥感图进行分割，采用RSF模型、LIFCGI模型和本文的改进CV分割模型得到的Kappa值和运行时间的比较。 图3. 本文的改进CV分割模型与其他常见的图像分割模型的分割效果对比图 Table 2 The Kappa value and running time of Indonesia flood map compared by the three model Kappa值 运行时间/s RSF模型 0.58202 0.08043 LIFCGI模型 0.67485 0.17996 改进CV分割模型 0.66479 0.75827 表2. 三种模型对印度尼西亚洪水图的Kappa值和运行时间比较 Table 3 The Kappa value and running time of the flood map of Java Island in Semarang compared by the three model Kappa值 运行时间/s RSF模型 0.54749 0.08598 LIFCGI模型 0.57154 0.10310 改进CV分割模型 0.73771 0.81188 表3. 三种模型对三宝垄爪哇岛洪水图的Kappa值和运行时间比较 对比上述实验结果，可以发现，对于灰度分布较不均匀的三宝垄爪哇岛洪水遥感图，采用本文提出的基于水平集方法的改进CV分割模型，分割结果图的轮廓很清晰，碎点很少，相比于RSF模型和LIFCGI模型的分割结果图更清晰，同时Kappa值也明显高于采用RSF模型和LIFCGI模型的结果。虽然基于水平集方法的改进CV分割模型的耗时稍长，但是考虑到它得到的Kappa值明显高于其他两种模型，因此，在对灰度分布不均匀的洪水遥感图像进行分割时，本文提出的基于水平集方法的改进CV分割模型表现优秀，可以得到更精确的分割效果。对于灰度分布较均匀的印度尼西亚洪水遥感图，本文提出的改进CV分割模型的分割效果尚可，与采用RSF模型和LIFCGI模型的结果接近。这证明了本文提出的改进CV分割模型对灰度分布不均的洪水遥感图像表现优异，也适用于一般的洪水遥感图像。
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user: 5. 结论与展望 本文提出了一种适用于洪水遥感SAR图像的改进CV分割模型，它在CV分割模型中增加了一个整体控制项，以强化整体灰度值对分割曲线演化过程的控制，从而减少噪声的影响。此外，针对CV分割模型在分割灰度不均的图像时效果不佳的缺陷，本文提出了基于自适应动态权值的方法，在CV分割模型的能量函数中加入自适应动态权值，从而可以有效地处理灰度分布不均匀的洪水遥感图像。实验结果表明，本文提出的改进CV分割模型相比于传统CV分割模型分割准确率提升较大，获得的分割图像有更少的碎点，轮廓更完整，具有明显的优势。相比其他图像分割模型，本文的改进CV分割模型对灰度分布不均匀的洪水遥感图像分割轮廓更加精确，Kappa值较高，并对一般的洪水遥感图像也具有一定的普遍适用性。
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user: 摘要 变化盲视和变化探测可以成为一种衡量注意偏向程度的方法，注意的偏向可以提高或降低变化盲视产生的概率、加快或延迟对变异刺激变化探测的时间。本研究将采用变化盲视和变化探测的方法，探索个体在高注意负荷背景下奖赏联结刺激对注意偏向的影响。实验一和实验二均采用被试内实验设计，分两个阶段进行。实验一中经过“奖赏联结范式”将红色刺激与绿色刺激分别与高、低奖赏联结在一起并在随后的变化盲视范式中作为一种靶刺激出现。在实验二中，奖赏联结后的刺激在测试阶段作为一种分心刺激出现。结果显示，相对于无奖赏无关刺激，当奖赏联结刺激作为一种靶刺激出现的时候，可以降低变化盲视发生的概率，也可以缩短变化探测所需要的时间，其中高奖赏条件下比低奖赏条件下更能起作用。而相对于无奖赏无关刺激，当奖赏联结刺激作为一种分心刺激出现的时候，会增加变化探测所需要的时间，但是不会增加变化盲视发生的概率。此外，奖赏联结的刺激会比无奖赏无关刺激占用更多的注意资源，当奖赏联结刺激作为一种靶刺激出现的时候，低奖赏联结刺激会比高奖赏联结刺激占用更多的注意资源，而当作为一种无关干扰刺激出现的时候，高奖赏联结刺激比低奖赏联结刺激占用更多的注意资源。
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user: 1. 引言 一直以来，视觉的注意偏向功能对有机体的生存起着至关重要的作用。最近有研究指出，在之前与奖励联结在一起的刺激会影响有机体的行为及认知过程 [ 1 ] [ 2 ]，对随后的目标搜索任务中产生影响，即使联结的刺激与任务无关，也会影响注意的优先选择，而且高奖励对于注意偏向的影响比低奖励的还要大 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ]。 此外，研究者发现，当个体在探测视觉刺激的时候，像是眨眼、空屏等遮蔽瞬间改变的干扰会使得个体出现探测困难的情况 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ]。这种对于视觉变化的探测失败就叫做变化盲视(Change Blindness， CB)。变化盲视是一种对视觉场景或者刺激变化的探测失败，由于刺激的干扰或者总体的分心刺激同时地对于变化的表征，观察者很难在连续的两种图片中探测到改变的地方 [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ]。变化探测是一种测量变化盲视的指标，变化探测越准确，那么产生变化盲视的现象就越少。目前对变化盲视的研究有两种最为常用的方法，一种是“迫选范式(one-shot task)”，还有一种是“闪烁范式(flicker paradigm)” [ 9 ]。在迫选范式中，参与者每个trial会被呈现一张原始的图片，一个空屏，还有一张改变后的图片 [ 7 ]。而在闪烁范式的情境下，原始图片与改变后的图片在短暂的空屏间隔之后反复交替呈现 [ 12 ]。 现阶段，研究者们已不单纯研究变化盲视的特点或者机制，而是将此作为一种工具或者手段去测量个体内在认知机制的一些特征。通过行为的或者神经的测量方式，变化盲视可以提供一种机会去探测感觉刺激的内隐加工 [ 13 ] [ 14 ]。在Lyyra，Hietanen等人的实验中，研究者结合变化盲视的闪烁范式，使一些微笑脸背景下的一张微笑脸变化为愤怒脸以及在愤怒脸的背景下有一张愤怒脸变化为微笑脸，结果发现比起愤怒脸变化为微笑脸，个体更倾向于成功探测微笑脸变化成愤怒脸 [ 14 ]。 奖励对于注意偏向起着一个很重要的作用，目前根据Anderson等人的说法，这种影响可以有一个独立的加工机制。以往的研究一直在用Anderson提出的“奖励联结范式”去进行相关研究 [ 3 ]，在Anderson 的范式中，被试在训练阶段就会通过一系列的trials将目标颜色与奖励进行联结，然后在之后的测试阶段要忽视之前联结的但是现阶段与任务无关的干扰刺激，只对物理凸显的目标刺激进行反应。然而测试阶段任务的简易性的特点只能将研究局限于个体所能探测成功的部分，而这种成功探测的程度是多少，对于探测失败的原因又是为何，以往的研究都很少涉及到这些。此外，当个体出现变化盲视的时候，意味着有些视觉现象并不能成功探测出来。那么在面对奖励联结的刺激的时候，个体又会有怎样的反应呢？本实验旨在探索奖励联结的刺激在变化盲视的任务中对变化盲视产生的概率以及变化探测所产生的影响，当奖励联结的刺激在随后的任务中作为一种目标呈现时会不会促进变化探测以及降低变化盲视产生的概率；而若是作为一种阻碍作用，又是否会对变化盲视的概率的产生以及变化探测的时间有一定的影响作用。
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user: 2. 方法 2.1. 被试 实验一中有17名本科生参与实验，其中男生14名，女生3名，平均年龄为19.61 ± 1.42岁，年龄跨度为18~22岁。实验二中有18人，其中男生有3名，女生15名，平均年龄为20.61 ± 1.11岁，年龄跨度为19~23岁。所有被试视力正常或矫正后正常，并无色盲或者色弱。 2.2. 仪器与材料 使用19寸的联想台式计算机，屏幕分辨率为1024 × 768，背景色为白色。实验刺激用E-prime 2.0编程，参与者距离电脑屏幕大约55 cm。 2.3. 实验刺激 实验一与实验二训练阶段均相同。在训练阶段(learning phase)，采用Anderson的“奖励联结范式”中的训练联结阶段的步骤，每个trial都包括一个注视屏，搜索屏以及反馈屏组成(如图1(A)所示)。反馈屏呈现本次trial正确时所获得的奖励金额数以及总金额数。 在测试阶段(test phase)，采用Simons的“闪烁范式”，使用AABB顺序。每个trial开始的时候都会有一个注视屏，之后便是原图和变化后的图片(见图1(B)、图1(C))。原始图片为八个彩色的实心圆圈以及一个中心注视点。变化后的图片有七个彩色的实心圆圈的颜色和位置与原始图片相同，有一个圆圈的颜色变为红色或者绿色。实验一中目标颜色还是红色和绿色，其余为非目标颜色。实验二中红色和绿色为非目标颜色(见图1(C))。图片与图片之间还会有一个空屏间隔开，最后还会有一个判断屏，让被试按键判断变化后的圆圈的位置以排除被试猜测的可能性。 2.4. 实验程序 在训练阶段，总共有四个block一共160个trials的实验试次和一个block20个trials的练习试次，每个block之间会有3分钟的休息时间。在搜索屏里，目标圆圈颜色为红色和绿色，被试要忽略其他颜色圆圈里面线圈的朝向而判断在红色或者绿色的空心圆圈里面线段的朝向，横向的按F键，纵向的按J键。在实验开始之前，明确跟被试说明在这一部分每个trial所得的金额与操作的速度和正确率有关，而且越多正确的trial，后面就会有越多的金额酬劳。在这一部分，红色的圆圈与绿色的圆圈出现的概率各为50%，线段的朝向为横向出现的概率与纵向出现的概率也各为50%。每个位置出现红色或者绿色圆圈的概率相等，在红色圆圈出现的次数中，有80%的概率是联结着高奖励(1元)，有20%的概率是联结着低奖励(0.1元)，而绿色的圆圈正好相反，有80%的概率是联结着低奖励(0.1元)，而只有20%的概率是联结着高奖励(1元)的，所获得的奖励的金额呈现在反馈屏里。 图1. 实验流程示意图：A图为训练阶段，B图和C图分别为实验一和实验二测试阶段 在测试阶段，总共有两个block一共64个trials的实验试次以及一个block共16个trials的练习试次，每个block之间会有5分钟的休息时间。本阶段的成绩不会有金额奖励。每个trial开始的时候都会先呈现注视点，然后便是原图与变化后的图片交替呈现。本实验采用AABB顺序的“闪烁范式”，也就是说，在注视点呈现完之后，便呈现两次原始图片(AA)，之后呈现两次变化后的图片(BB)，这为一个来回，每个trial一共5个来回，被试需要在这五个来回里面作出反应。每张图片呈现的时间为280 ms，图片与图片之间会有500 ms时间的空屏。当被试在这五个来回里面发现变化的圆圈的位置的时候，就按下空格键，屏幕会跳转到一个判断屏，被试需要按下相应的位置数字键，避免被试在反应时的猜测部分。在实验一中，红色和绿色的实心圆圈是在变化后的图片里面出现的，也就是说原图里面某一种无关颜色会变化为红色或者绿色。在实验二中，红色和绿色的实心圆圈在原图以及变化后的图片里面都出现且位置不变，也就是说原图里面某一位置的某一种无关颜色会变化为另一种无关颜色，被试需要忽略红色以及绿色的刺激而去判断正确的刺激。红色和绿色出现的概率各为25%，每个位置上出现的这两种目标颜色的概率都相等。记录被试发现颜色变化时的反应时及正确率。