| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 动作意图理解的研究背景和现状 | 第11-13页 |
| 1.1.1 意图的定义和分类 | 第11-12页 |
| 1.1.2 动作意图理解的研究背景和现状 | 第12-13页 |
| 1.2 双模态测量的研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.1 EEG-fMRI双模态 | 第14-15页 |
| 1.2.2 EEG-fNIRS双模态 | 第15页 |
| 1.3 本课题的研究内容 | 第15-17页 |
| 1.4 论文的章节安排 | 第17-19页 |
| 第二章 基于EEG-fNIRS双模态的动作意图理解实验设计 | 第19-25页 |
| 2.1 设计思路 | 第19页 |
| 2.2 实验环境 | 第19页 |
| 2.3 实验被试 | 第19-20页 |
| 2.4 实验范式 | 第20-21页 |
| 2.5 实验效果评估 | 第21-22页 |
| 2.6 双模态信号采集 | 第22-23页 |
| 2.6.1 EEG号采集 | 第22页 |
| 2.6.2 fNIRS信号采集 | 第22-23页 |
| 2.7 本章小结 | 第23-25页 |
| 第三章 动作意图理解神经机制研究 | 第25-43页 |
| 3.1 双模态信号预处理 | 第25-26页 |
| 3.1.1 EEG信号预处理 | 第25-26页 |
| 3.1.2 fNIRS信号预处理 | 第26页 |
| 3.2 统计检验的方法 | 第26-27页 |
| 3.2.1 方差分析 | 第26-27页 |
| 3.2.2 t检验 | 第27页 |
| 3.3 EEG信号的幅值差异和溯源分析 | 第27-34页 |
| 3.3.1 事件相关电位 | 第27-28页 |
| 3.3.2 EEG信号的LORETA溯源 | 第28-34页 |
| 3.4 fNIRS信号的幅值差异和FUSION溯源 | 第34-39页 |
| 3.4.1 fNIRS信号的幅值差异 | 第34-35页 |
| 3.4.2 fNIRS溯源分析 | 第35-39页 |
| 3.5 动作意图理解的级联-偏侧化模型 | 第39-40页 |
| 3.6 本章小结 | 第40-43页 |
| 第四章 动作意图理解的脑网络差异分析 | 第43-53页 |
| 4.1 脑网络的构建 | 第43-46页 |
| 4.1.1 EEG脑网络的构建 | 第44页 |
| 4.1.2 fNIRS脑网络的构建 | 第44-45页 |
| 4.1.3 脑网络阈值的选择 | 第45-46页 |
| 4.2 脑网络指标 | 第46-48页 |
| 4.2.1 局部节点指标 | 第47-48页 |
| 4.2.2 全局网络指标 | 第48页 |
| 4.3 脑网络指标差异 | 第48-51页 |
| 4.3.1 局部节点指标差异 | 第48-50页 |
| 4.3.2 全局网络指标差异 | 第50-51页 |
| 4.4 本章小结 | 第51-53页 |
| 第五章 基于脑网络差异分析的动作意图理解的分类研究 | 第53-63页 |
| 5.1 特征提取方法 | 第53-56页 |
| 5.1.1 EEG信号特征提取 | 第53-54页 |
| 5.1.2 fNIRS信号特征提取 | 第54页 |
| 5.1.3 基于脑网络局部节点指标的特征提取 | 第54-55页 |
| 5.1.4 特征提取方法的结果比较 | 第55-56页 |
| 5.2 基于支持向量机的特征层数据融合 | 第56-60页 |
| 5.2.1 支持向量机的原理 | 第56-59页 |
| 5.2.2 SVM的参数选择 | 第59页 |
| 5.2.3 特征层数据融合 | 第59-60页 |
| 5.3 单模态分类与双模态分类的结果比较 | 第60-61页 |
| 5.4 本章小结 | 第61-63页 |
| 第六章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 6.1 总结 | 第63-64页 |
| 6.2 展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 致谢 | 第69-71页 |
| 作者简介 | 第71页 |
