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癫痫状态的分析与数据驱动建模

摘要第4-5页
abstract第5-6页
第1章 绪论第14-28页
    1.1 引言第14-15页
    1.2 癫痫状态与癫痫脑电特征第15-19页
        1.2.1 癫痫与癫痫机制第15-16页
        1.2.2 大脑皮层与皮层柱第16-17页
        1.2.3 脑电图第17-18页
        1.2.4 癫痫脑电特征第18-19页
    1.3 癫痫状态的计算模型第19-20页
    1.4 癫痫状态估计与模型参数拟合第20-21页
    1.5 脑功能网络的有效连接估计第21-22页
    1.6 癫痫的闭环控制第22-23页
    1.7 研究思路第23-24页
    1.8 主要贡献第24-25页
    1.9 章节安排第25-28页
第2章 癫痫状态的神经集群模型第28-46页
    2.1 神经集群模型第29-31页
        2.1.1 神经集群模型的基本算子第29-31页
    2.2 模拟癫痫样放电和儿童失神癫痫棘慢波放电的神经集群模型第31-37页
    2.3 模拟内侧颞叶癫痫高频发作的神经集群模型第37-40页
    2.4 模拟癫痫传播的耦合神经集群模型第40-45页
    2.5 本章小结第45-46页
第3章 神经集群模型的状态和参数估计第46-64页
    3.1 基于无迹卡尔曼滤波器的神经集群模型状态估计第47-56页
        3.1.1 神经集群模型离散状态空间表达式第47-48页
        3.1.2 改进的无迹卡尔曼滤波器第48-53页
        3.1.3 状态估计策略第53-54页
        3.1.4 状态估计结果与分析第54-56页
    3.2 基于增广型无迹卡尔曼滤波器的神经集群模型参数估计第56-62页
        3.2.1 神经集群模型状态增广表达式第56-57页
        3.2.2 增广型无迹卡尔曼滤波器第57-58页
        3.2.3 参数估计策略第58-59页
        3.2.4 参数估计结果与分析第59-62页
    3.3 本章小结第62-64页
第4章 儿童失神癫痫脑电信号分析与神经集群模型参数估计第64-78页
    4.1 脑电信号采集实验设计第64-65页
    4.2 脑电信号预处理第65-66页
        4.2.1 数据截取第65-66页
        4.2.2 去除伪迹第66页
        4.2.3 消去均值第66页
    4.3 儿童失神癫痫脑电信号分析第66-71页
        4.3.1 时域分析——脑电幅值第67-69页
        4.3.2 频域分析——功率谱第69-71页
    4.4 儿童失神癫痫脑电信号的神经集群模型参数估计第71-76页
        4.4.1 参数估计过程第71-73页
        4.4.2 参数估计结果第73-76页
    4.5 本章小结第76-78页
第5章 耦合神经集群模型的参数拟合第78-96页
    5.1 基于粒子群算法的神经集群模型参数拟合策略第79-84页
        5.1.1 问题公式化第79-80页
        5.1.2 粒子群算法原理第80-82页
        5.1.3 粒子群算法的参数设置第82-84页
    5.2 粒子群优化算法与神经集群模型参数拟合第84-90页
        5.2.1 粒子群算法的有效性和准确性第84-85页
        5.2.2 粒子群与无迹卡尔曼滤波器参数估计结果比较第85-88页
        5.2.3 粒子群算法拟合癫痫状态神经集群模型参数第88-90页
    5.3 粒子群优化算法与耦合神经集群模型参数估计第90-93页
        5.3.1 粒子群算法拟合正常状态耦合集群模型参数第90-92页
        5.3.2 粒子群算法拟合癫痫状态耦合集群模型参数第92-93页
    5.4 本章小结第93-96页
第6章 基于关键参数反馈的癫痫样放电闭环控制第96-114页
    6.1 单神经集群模型中癫痫样放电的闭环控制第98-110页
        6.1.1 单神经集群模型中癫痫样放电的PI控制第98-104页
        6.1.2 单神经集群模型中癫痫样放电的ILC控制第104-110页
    6.2 耦合集群模型中癫痫样放电的闭环控制第110-113页
        6.2.1 耦合集群模型中癫痫样放电的PI控制第110-113页
    6.3 本章小结第113-114页
第7章 总结与展望第114-116页
    7.1 工作总结第114-115页
    7.2 工作展望第115-116页
参考文献第116-126页
发表论文和参加科研情况说明第126-128页
致谢第128-129页

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