基于发作间期EEG的癫痫自动诊断系统的研究与设计
| 摘要 | 第1-5页 |
| abstract | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第8-9页 |
| ·癫痫自动检测研究概况 | 第9-11页 |
| ·本文研究路线和主要内容 | 第11-13页 |
| 第二章 脑电信号知识简介 | 第13-22页 |
| ·脑电信号基础 | 第13-15页 |
| ·脑电波简介 | 第13-14页 |
| ·脑电信号的采集 | 第14-15页 |
| ·癫痫脑电波 | 第15-17页 |
| ·癫痫脑电信号处理主要研究方法 | 第17-20页 |
| ·时域分析方法 | 第17-18页 |
| ·频域分析方法 | 第18页 |
| ·时频分析方法 | 第18-19页 |
| ·多维统计分析 | 第19页 |
| ·非线性动力学分析 | 第19-20页 |
| ·人工神经网络 | 第20页 |
| ·本文所用脑电信号 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 癫痫脑电信号特征提取 | 第22-34页 |
| ·基于功率谱分析的传统频谱特征 | 第22-25页 |
| ·基于时间序列分析的动态特征 | 第25-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 癫痫自动检测系统的设计与实现 | 第34-45页 |
| ·系统模型 | 第34页 |
| ·特征参数的选取 | 第34-35页 |
| ·分类器的设计 | 第35-38页 |
| ·神经网络模型 | 第35-36页 |
| ·PNN的网络结构 | 第36-37页 |
| ·PNN工作原理 | 第37-38页 |
| ·分类仿真器的实现 | 第38-40页 |
| ·实验仿真结果分析 | 第40-44页 |
| ·分类器性能评估 | 第40-41页 |
| ·散布常数选取的讨论 | 第41-42页 |
| ·特征参数选择的讨论 | 第42-44页 |
| ·仿真结果分析 | 第44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 实际数据测试与分析 | 第45-54页 |
| ·数据采集说明 | 第45-46页 |
| ·头皮EEG的预处理和特征提取 | 第46-51页 |
| ·基于投票机制的分类器设计 | 第51-52页 |
| ·检测结果 | 第52页 |
| ·本章小结 | 第52-54页 |
| 第六章 总结与展望 | 第54-56页 |
| ·研究总结 | 第54-55页 |
| ·思考与展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 致谢 | 第60页 |
