| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-21页 |
| ·本课题的研究背景及意义 | 第11-12页 |
| ·慢性痛脑电信号分析研究内容及现状分析 | 第12-18页 |
| ·脑电信号研究现状 | 第13-16页 |
| ·慢性痛脑电信号研究现状 | 第16-18页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第18-21页 |
| 第2章 脑电信号处理及平行因子算法简介 | 第21-31页 |
| ·引言 | 第21页 |
| ·数据预处理 | 第21-23页 |
| ·平行因子算法 | 第23-30页 |
| ·PARAFAC 模型 | 第24-28页 |
| ·基于最小二乘的PARAFAC | 第28-30页 |
| ·多元线性回归 | 第30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 基于平行因子算法的大鼠 ERP 脑电信号 特征分析 | 第31-41页 |
| ·引言 | 第31页 |
| ·ERP 信号提取实验设计 | 第31-33页 |
| ·实验对象 | 第31-32页 |
| ·电极植入手术 | 第32页 |
| ·单关节炎慢性疼痛模型 | 第32-33页 |
| ·激光诱发脑电信号采集 | 第33页 |
| ·基于PARAFAC 算法的ERP 信号分析 | 第33-35页 |
| ·数据预处理 | 第33页 |
| ·PARAFAC 算法 | 第33-35页 |
| ·统计分析 | 第35页 |
| ·大鼠疼痛刺激结果分析 | 第35-39页 |
| ·激光诱导脑电信号PARAFAC 分析 | 第35-36页 |
| ·慢性疼痛脑电信号特征 | 第36-39页 |
| ·病理特征分析结果讨论 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 基于平行因子算法对慢性痛的研究实例 | 第41-55页 |
| ·引言 | 第41-42页 |
| ·慢性痛病人脑电信号获取与方法分析 | 第42-45页 |
| ·实验对象与实验方法 | 第42-43页 |
| ·脑电信号处理 | 第43页 |
| ·数据统计 | 第43-45页 |
| ·慢性疼痛实验结果 | 第45-51页 |
| ·实验结果分析与讨论 | 第51-54页 |
| ·PARAFAC 方法的有效性 | 第51-52页 |
| ·慢性疼痛特征区域分析 | 第52-53页 |
| ·慢性疼痛频率特征分析 | 第53页 |
| ·年龄差异对反应频率的影响 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 结论 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-67页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务和主要成果 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 作者简介 | 第69页 |