| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-21页 |
| ·麻醉深度监测的意义 | 第11-12页 |
| ·脑电信号的非线性 | 第12-13页 |
| ·脑电分析研究现状 | 第13-18页 |
| ·基于线性理论的分析方法 | 第14-15页 |
| ·基于非线性理论的分析方法 | 第15-18页 |
| ·麻醉中的脑电分析研究现状 | 第18-19页 |
| ·论文的主要研究内容 | 第19-21页 |
| 第2章 麻醉药对脑电影响及现有的监护系统分析 | 第21-37页 |
| ·引言 | 第21页 |
| ·意识与麻醉 | 第21-23页 |
| ·麻醉药的脑作用机制分析 | 第21-23页 |
| ·意识合成和全麻机理 | 第23页 |
| ·麻醉深度监护的影响因素 | 第23-25页 |
| ·商业化的监护仪 | 第25-33页 |
| ·BIS监护仪 | 第25-27页 |
| ·Narcotrend监护仪 | 第27-28页 |
| ·AEP-Monitor/2 | 第28-29页 |
| ·PSA4000监护仪 | 第29-30页 |
| ·IoC监护仪 | 第30-31页 |
| ·脑状态监测(Cerebral State Monitor, CSM) | 第31-32页 |
| ·熵模块(Entropy-Module) | 第32-33页 |
| ·麻醉深度监护仪之间的技术性能比较 | 第33-36页 |
| ·麻醉深度指标特征比较 | 第33-35页 |
| ·麻醉深度指标计算的算法比较 | 第35页 |
| ·麻醉深度监护仪的反应时间 | 第35-36页 |
| ·不同麻醉深度监护仪的优缺点 | 第36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第3章 麻醉状态下脑电非线性特征分析 | 第37-66页 |
| ·引言 | 第37-38页 |
| ·麻醉深度指标的性能评估方法 | 第38-42页 |
| ·药代药效动力学模型评估 | 第38-41页 |
| ·预测概率评估 | 第41页 |
| ·相关性评估 | 第41-42页 |
| ·数据记录及预处理 | 第42-43页 |
| ·丙泊酚麻醉药数据集 | 第42页 |
| ·七氟醚麻醉药数据集 | 第42-43页 |
| ·EEG预处理 | 第43页 |
| ·基于排序熵的麻醉深度分析 | 第43-52页 |
| ·排序熵算法 | 第43-45页 |
| ·改进的排序熵与BIS值对比 | 第45-49页 |
| ·排序熵的药代药效动力学评估 | 第49-52页 |
| ·基于多尺度小波Hurst指数的麻醉深度分析 | 第52-61页 |
| ·多尺度小波Hurst指数 | 第52-53页 |
| ·多尺度R/S分析 | 第53-55页 |
| ·分析结果 | 第55-61页 |
| ·基于小波稀疏性系数估计麻醉深度 | 第61-65页 |
| ·小波稀疏性算法描述 | 第62页 |
| ·分析结果 | 第62-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第4章 麻醉中脑电的排序互信息分析 | 第66-83页 |
| ·引言 | 第66-67页 |
| ·双通道互信息分析 | 第67-73页 |
| ·排序互信息方法 | 第67-69页 |
| ·数据获取 | 第69页 |
| ·结果分析 | 第69-73页 |
| ·单通道自互信息分析 | 第73-82页 |
| ·排序自互信息分析 | 第74页 |
| ·指标参数仿真分析 | 第74-75页 |
| ·分析结果 | 第75-82页 |
| ·本章小结 | 第82-83页 |
| 第5章 麻醉中的爆发抑制与癫痫样波分析 | 第83-101页 |
| ·引言 | 第83-84页 |
| ·爆发抑制 | 第84-91页 |
| ·爆发抑制比 | 第84页 |
| ·非线性能量因子 | 第84-87页 |
| ·非线性能量因子检测爆发抑制 | 第87-88页 |
| ·递归图算法 | 第88-89页 |
| ·递归图检测爆发抑制 | 第89-90页 |
| ·统计对比 | 第90-91页 |
| ·麻醉中的癫痫样波识别 | 第91-97页 |
| ·麻醉中的癫痫问题 | 第91-92页 |
| ·神经群模型生成癫痫数据 | 第92-95页 |
| ·小波子带熵 | 第95-97页 |
| ·递归图量化分析方法 | 第97页 |
| ·模型数据下的算法分析 | 第97-100页 |
| ·小波子带熵检测癫痫样波 | 第97-98页 |
| ·排序熵方法检测癫痫样波 | 第98-99页 |
| ·递归图分析检测癫痫样波 | 第99-100页 |
| ·本章小结 | 第100-101页 |
| 第6章 麻醉深度监护仪系统设计 | 第101-129页 |
| ·引言 | 第101页 |
| ·系统硬件综述 | 第101-108页 |
| ·脑电信号采集的噪声 | 第102-103页 |
| ·脑电信号采集前端设计 | 第103-108页 |
| ·基于 DSP 的数字滤波 | 第108-117页 |
| ·低通滤波器设计 | 第108-110页 |
| ·自适应 50Hz 陷波 | 第110-114页 |
| ·自适应高通滤波器 | 第114-115页 |
| ·DSP 数字滤波 | 第115-117页 |
| ·上位机系统 | 第117-118页 |
| ·整体指标参数 | 第118-119页 |
| ·软件系统综述 | 第119-124页 |
| ·算法流程描述 | 第119-121页 |
| ·算法优化准则 | 第121-124页 |
| ·临床数据采集与分析 | 第124-127页 |
| ·本章小结 | 第127-129页 |
| 结论 | 第129-131页 |
| 参考文献 | 第131-144页 |
| 攻读博士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第144-146页 |
| 致谢 | 第146-147页 |
| 作者简介 | 第147页 |