摘要 | 第1-9页 |
ABSTRACT | 第9-11页 |
插图索引 | 第11-13页 |
附表索引 | 第13-14页 |
第1章 绪论 | 第14-21页 |
·研究背景 | 第14-18页 |
·脉诊仪的研究发展 | 第14-15页 |
·脉象分析方法的研究发展 | 第15-17页 |
·脉象分类方法的研究发展 | 第17-18页 |
·本论文主要内容和贡献 | 第18-19页 |
·论文结构及内容安排 | 第19-21页 |
第2章 脉搏图像传感器改进及脉象模拟系统介绍 | 第21-29页 |
·引言 | 第21页 |
·脉搏图像传感器工作原理 | 第21-24页 |
·传感器的设计原理 | 第21-23页 |
·传感器的基本结构 | 第23-24页 |
·原采集装置的不足 | 第24页 |
·对采集装置的改进 | 第24-26页 |
·镜头支架结构的改进 | 第24页 |
·薄膜网格的改进 | 第24页 |
·高速、高分辨率摄像头的选择 | 第24-25页 |
·光源的选择 | 第25页 |
·改进后的采集装置 | 第25-26页 |
·脉象模拟系统介绍 | 第26-28页 |
·脉象模拟系统的结构原理 | 第26-27页 |
·脉象模拟系统的功能及技术指标的实现 | 第27-28页 |
·脉搏图像信息采集流程 | 第28-29页 |
第3章 脉搏图像的采集和处理分析 | 第29-46页 |
·脉搏动态图像采集 | 第29-30页 |
·脉搏图像处理 | 第30-32页 |
·脉搏二维图像分析及特征提取 | 第32-40页 |
·脉搏二维图像空间域分析及特征提取 | 第32-34页 |
·脉搏二维图像频率域分析及特征提取 | 第34-40页 |
·脉搏三维图像重构及特征提取 | 第40-44页 |
·脉搏三维图像重构 | 第40-42页 |
·脉搏三维图像的特征提取 | 第42-44页 |
·本章小结 | 第44-46页 |
第4章 脉象的分类与识别 | 第46-61页 |
·基于概率神经网络(PNN)的脉象分类 | 第46-48页 |
·PNN的概述 | 第46-47页 |
·PNN模型的创建和应用 | 第47-48页 |
·PNN的测试结果 | 第48页 |
·基于自组织特征映射神经网络(SOM)的脉象分类 | 第48-50页 |
·SOM的概述 | 第48-49页 |
·SOM模型的创建和应用 | 第49页 |
·SOM的测试结果 | 第49-50页 |
·基于反向传播神经网络(BP)的脉象识别 | 第50-57页 |
·BP网络的概述 | 第50-51页 |
·BP网络模型的创建和应用 | 第51-53页 |
·BP网络的测试结果 | 第53-57页 |
·基于Elman回归神经网络(Elman)的脉象识别 | 第57-60页 |
·Elman网络的概述 | 第57-58页 |
·Elman网络模型的创建和应用 | 第58-59页 |
·Elman网络的测试结果 | 第59-60页 |
·本章小结 | 第60-61页 |
第5章 结论与展望 | 第61-64页 |
参考文献 | 第64-68页 |
致谢 | 第68-69页 |
附录A 攻读硕士学位期间发表的学术论文目录 | 第69页 |