| 摘要 | 第1-15页 |
| Abstract | 第15-17页 |
| 第一章 绪论 | 第17-29页 |
| ·引言 | 第17页 |
| ·课题研究背景和研究现状 | 第17-23页 |
| ·课题背景 | 第17-18页 |
| ·研究对象 | 第18-21页 |
| ·研究工具 | 第21-23页 |
| ·负信号研究现状 | 第23页 |
| ·本文研究内容和主要贡献 | 第23-27页 |
| ·研究内容 | 第24-25页 |
| ·主要贡献 | 第25-27页 |
| ·论文的组织结构 | 第27-29页 |
| 第二章 基于局部保持投影理论的神经尖峰电位特征提取 | 第29-49页 |
| ·引言 | 第29-31页 |
| ·神经元的结构和功能 | 第29-30页 |
| ·静息电位和尖峰电位 | 第30-31页 |
| ·神经尖峰电位记录实验 | 第31-37页 |
| ·微电极阵列记录系统介绍 | 第31-33页 |
| ·动物实验 | 第33-36页 |
| ·神经尖峰电位的数据格式 | 第36-37页 |
| ·神经信息数据的预处理 | 第37-39页 |
| ·噪声清除 | 第37-38页 |
| ·波形时间校正 | 第38-39页 |
| ·基于局部保持投影理论的特征提取算法 | 第39-45页 |
| ·神经尖峰电位特征提取算法的研究现状 | 第39-40页 |
| ·基于局部保持投影理论的特征提取算法 | 第40-44页 |
| ·算法的流程框图 | 第44-45页 |
| ·算法在仿真和实际数据中的应用 | 第45-48页 |
| ·仿真数据的应用结果 | 第45-47页 |
| ·实验数据的应用结果 | 第47-48页 |
| ·结论 | 第48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第三章 基于尺度型期望最大算法的尖峰电位分类和应用 | 第49-65页 |
| ·引言 | 第49-50页 |
| ·有限混合模型和期望最大算法 | 第50-54页 |
| ·EM算法的理论推导 | 第51-53页 |
| ·EM算法的收敛性 | 第53-54页 |
| ·尺度型梯度期望最大算法 | 第54-57页 |
| ·梯度型期望最大算法 | 第54-56页 |
| ·尺度型梯度期望最大算法 | 第56-57页 |
| ·尺度参数的选择 | 第57页 |
| ·仿真和实际应用 | 第57-62页 |
| ·混合模型的选择比较 | 第57-58页 |
| ·仿真实验中的算法比较 | 第58-60页 |
| ·算法在实验数据中的应用 | 第60-62页 |
| ·神经尖峰电位分类的应用 | 第62-64页 |
| ·神经活跃性的分析 | 第62-63页 |
| ·低频振荡的分析 | 第63-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第四章 内源光学功能成像的负信号检测分析与定位 | 第65-85页 |
| ·引言 | 第65-69页 |
| ·光学成像的生理和物理基础 | 第65-66页 |
| ·光学成像数据的特征 | 第66-68页 |
| ·负信号的研究背景 | 第68-69页 |
| ·内源光学功能成像实验 | 第69-73页 |
| ·光学采集系统数据存储结构 | 第70-71页 |
| ·光学成像的自定义刺激 | 第71-72页 |
| ·光学成像的动物手术 | 第72页 |
| ·光学成像中的波长选择 | 第72-73页 |
| ·光学功能成像数据的噪声分析和处理 | 第73-78页 |
| ·光学成像数据的噪声分析 | 第73-74页 |
| ·基于CCA和白噪声理论的结构噪声消除 | 第74-76页 |
| ·仿真和实际数据降噪应用结果 | 第76-78页 |
| ·OI数据中响应信号的检测和定位 | 第78-83页 |
| ·刺激后响应信号的检测 | 第78-82页 |
| ·响应信号的皮层功能区定位 | 第82-83页 |
| ·本章小结 | 第83-85页 |
| 第五章 基于MEA和OI的负信号神经和代谢机制研究 | 第85-103页 |
| ·引言 | 第85-86页 |
| ·MEA和OI联合实验 | 第86-90页 |
| ·双系统同步控制问题 | 第87-88页 |
| ·消除干扰和地线设置 | 第88-89页 |
| ·负信号机制性研究实验刺激范例 | 第89-90页 |
| ·光学成像中负信号的时空模式分析 | 第90-94页 |
| ·负信号的时间特征分析 | 第91-93页 |
| ·负信号的空间特征分析 | 第93-94页 |
| ·微电极阵列数据中负信号的神经活跃性分析 | 第94-97页 |
| ·神经活跃性变化的分析 | 第94-96页 |
| ·负信号的机制分析 | 第96-97页 |
| ·负信号相关问题的讨论 | 第97-102页 |
| ·负信号的机制性问题分析 | 第97-98页 |
| ·红光照明的观测数据分析 | 第98页 |
| ·负信号的空间特性的多样性分析 | 第98-99页 |
| ·神经活跃性减小的多样性分析 | 第99页 |
| ·负信号和血管网络的相关性分析 | 第99-100页 |
| ·刺激引发瞬态响应信号的分析 | 第100-101页 |
| ·当前研究和实验的不足与改进 | 第101-102页 |
| ·本章小结 | 第102-103页 |
| 第六章 结论与展望 | 第103-107页 |
| ·论文工作总结 | 第103-105页 |
| ·微电极阵列数据的模式分析 | 第103-104页 |
| ·光学功能成像数据中负信号的模式分析 | 第104页 |
| ·光学功能成像中负信号的神经机制研究 | 第104-105页 |
| ·课题研究展望 | 第105-107页 |
| ·微电极阵列记录和分析 | 第105页 |
| ·光学功能成像记录和分析 | 第105-106页 |
| ·负信号的机制性分析 | 第106-107页 |
| 附录A 神经元尖峰电位的H-H模型理论 | 第107-109页 |
| 附录B 梯度型EM算法的理论推导和证明 | 第109-113页 |
| 致谢 | 第113-115页 |
| 参考文献 | 第115-125页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第125页 |
| 作者在学期间参与的主要科研项目 | 第125-126页 |
| 作者在学期间参加培训与合作研究情况 | 第126页 |
