眼动和脑电同步采集和分析的研究与应用
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-9页 |
| 第1章 引言 | 第9-18页 |
| ·认知与脑 | 第9-10页 |
| ·脑功能研究方法 | 第10-13页 |
| ·通过行为研究脑功能 | 第10页 |
| ·脑功能成像 | 第10-11页 |
| ·事件相关电位 | 第11-12页 |
| ·γ-波段震荡 | 第12-13页 |
| ·认知的眼动行为 | 第13-15页 |
| ·行为反应时与脑认知的潜伏期 | 第13页 |
| ·认知过程中的眼动反应 | 第13-14页 |
| ·眼动与脑电 | 第14-15页 |
| ·眼动跟踪技术及应用 | 第15-17页 |
| ·眼动跟踪技术 | 第15页 |
| ·眼动仪和脑电结合用于阅读研究 | 第15-16页 |
| ·眼动仪与脑电采集同步技术 | 第16-17页 |
| ·本文的研究意义及内容安排 | 第17-18页 |
| 第2章 视频眼动算法 | 第18-32页 |
| ·基于视频的眼动跟踪技术 | 第18-21页 |
| ·瞳孔特征提取方法 | 第18页 |
| ·注视点标定方法 | 第18-21页 |
| ·STARBURST 算法方案 | 第21-26页 |
| ·Starburst 算法 | 第21页 |
| ·图像预处理 | 第21-22页 |
| ·特征点寻找 | 第22-23页 |
| ·椭圆拟合模型 | 第23-26页 |
| ·等照度线算法 | 第26-29页 |
| ·算法改进及计算结果 | 第29-31页 |
| ·算法改进 | 第29页 |
| ·定位精度计算 | 第29-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 视频眼动和脑电同步分析系统 | 第32-42页 |
| ·视频眼动和脑电同步分析实验平台 | 第32-34页 |
| ·同步算法 | 第34-37页 |
| ·误差分析 | 第37-38页 |
| ·SSVEP 实验应用 | 第38-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 基于眼电和稳态视觉诱发电位分析的目光跟踪 | 第42-50页 |
| ·人机交互中的眼动跟踪 | 第42页 |
| ·方法 | 第42-43页 |
| ·眼电信号和脑电信号采集 | 第43-44页 |
| ·基于 EOG 的眼动检测方法 | 第44-46页 |
| ·去基线漂移 | 第45页 |
| ·去噪声 | 第45-46页 |
| ·角度变换 | 第46页 |
| ·基准校正 | 第46页 |
| ·基于典型相关的 SSVEP 检测 | 第46-47页 |
| ·实验结果[71] | 第47-49页 |
| ·两种算法的正确率 | 第47-48页 |
| ·用于虚拟键盘输入的协同分析结果 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 眼动相关的认知实验研究 | 第50-67页 |
| ·眼动与眼电信号 | 第50页 |
| ·眼动幅度和 EOG 的定量分析 | 第50-53页 |
| ·实验方法 | 第51-52页 |
| ·实验结果 | 第52-53页 |
| ·运动感知中的随机共振现象 | 第53-60页 |
| ·随机共振现象 | 第53-54页 |
| ·运动感知和 Motion-onset VEP | 第54-55页 |
| ·实验设计 | 第55-56页 |
| ·实验结果及数据分析 | 第56-59页 |
| ·结论与讨论 | 第59-60页 |
| ·认知中的自主加工与冲突 | 第60-66页 |
| ·Stroop 效应与反扫视任务 | 第60-61页 |
| ·实验方法 | 第61-63页 |
| ·实验结果 | 第63-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第6章 总结与展望 | 第67-69页 |
| ·论文主要工作 | 第67-68页 |
| ·创新点 | 第68页 |
| ·未来工作展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 个人简历、在读期间发表的学术论文与研究成果 | 第76页 |
