基于脑电信号分析的AD早期评估系统的设计与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 评估系统的研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 基于神经心理量表的诊断方法 | 第12页 |
| 1.2.2 基于脑结构的成像诊断方法 | 第12-13页 |
| 1.2.3 基于脑功能的成像诊断手段 | 第13-14页 |
| 1.2.4 脑电图诊断 | 第14-15页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第15-16页 |
| 第2章 AD评估系统硬件部分的实现 | 第16-25页 |
| 2.1 系统整体构架 | 第16-17页 |
| 2.2 ADS1299与TGAM | 第17-22页 |
| 2.2.1 ADS1299芯片 | 第17-18页 |
| 2.2.2 TGAM芯片 | 第18-22页 |
| 2.2.3 传统采集方式与TGAM对比 | 第22页 |
| 2.3 通信模块 | 第22-23页 |
| 2.4 信号采集硬件部分的实现 | 第23页 |
| 2.5 TGAM用于脑电信号采集的可靠性分析 | 第23-24页 |
| 2.6 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 脑电数据的获取与处理方法 | 第25-38页 |
| 3.1 EEG数据概述 | 第25-27页 |
| 3.2 数据采集方案 | 第27-29页 |
| 3.2.1 被试的准备 | 第27-28页 |
| 3.2.2 脑电信号采集方案选择 | 第28-29页 |
| 3.3 常用EEG信号处理手段 | 第29-30页 |
| 3.3.1 脑电信号的传统分析方法 | 第29-30页 |
| 3.3.2 脑电信号的其他分析方法 | 第30页 |
| 3.4 EEG数据的特征提取算法 | 第30-34页 |
| 3.4.1 近似熵 | 第31-32页 |
| 3.4.2 复杂度 | 第32-33页 |
| 3.4.3 功率谱密度 | 第33页 |
| 3.4.4 小波熵 | 第33-34页 |
| 3.5 HHT在脑电信号分析中的应用 | 第34-37页 |
| 3.5.1 HHT概述 | 第34-35页 |
| 3.5.2 边界处理简介 | 第35页 |
| 3.5.3 HHT的EMD过程 | 第35-36页 |
| 3.5.4 边界处理的方法 | 第36-37页 |
| 3.6 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 实验及数据结果分析 | 第38-48页 |
| 4.1 脑电信号的特征提取结果分析 | 第38-41页 |
| 4.2 脑电的希尔伯特黄变换结果分析 | 第41-47页 |
| 4.2.1 边界处理的结果分析 | 第41-43页 |
| 4.2.2 希尔伯特谱分析 | 第43-47页 |
| 4.3 本章小结 | 第47-48页 |
| 第5章 评估系统软件的实现 | 第48-62页 |
| 5.1 C | 第48-50页 |
| 5.1.1 Microsoft C | 第48-49页 |
| 5.1.2 MATLAB 简介及其与 C | 第49-50页 |
| 5.2 软件与下位机的通信 | 第50页 |
| 5.3 软件部分的结构框架 | 第50-53页 |
| 5.3.1 界面模块设计 | 第51-52页 |
| 5.3.2 数据库 | 第52-53页 |
| 5.4 数据库的设计 | 第53-56页 |
| 5.4.1 数据库简介 | 第53-54页 |
| 5.4.2 数据库表设计 | 第54-56页 |
| 5.5 界面设计 | 第56-61页 |
| 5.5.1 上位机运行时后台变量 | 第56-57页 |
| 5.5.2 部分界面截图及说明 | 第57-61页 |
| 5.6 本章小结 | 第61-62页 |
| 结论 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-68页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 作者简介 | 第70页 |
