| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 1.麻醉深度监测研究背景 | 第8-18页 |
| ·麻醉 | 第8-9页 |
| ·麻醉深度 | 第9-10页 |
| ·麻醉深度的临床判断 | 第10-13页 |
| ·常用的临床体征 | 第10-11页 |
| ·心率变异性 | 第11页 |
| ·诱发电位 | 第11-12页 |
| ·脑电图 | 第12页 |
| ·其他特征参数 | 第12-13页 |
| ·基于神经网络的麻醉深度监测研究的国内外现状及发展 | 第13-17页 |
| ·小结 | 第17-18页 |
| 2.麻醉期EEG信号的特征参数 | 第18-25页 |
| ·EEG信号与麻醉 | 第18页 |
| ·EEG时域特征参数 | 第18-19页 |
| ·EEG频域特征参数 | 第19-20页 |
| ·双谱指数BIS | 第20-21页 |
| ·EEG非线性动力学参数 | 第21-23页 |
| ·Kc复杂度 | 第21-22页 |
| ·小波熵 | 第22-23页 |
| ·近似熵 | 第23页 |
| ·小结 | 第23-25页 |
| 3.模糊神经网络原理和建立 | 第25-41页 |
| ·信息融合 | 第25页 |
| ·人工神经网络 | 第25-34页 |
| ·人工神经网络背景 | 第25-26页 |
| ·神经网络基本结构和模型 | 第26-28页 |
| ·神经网络特点 | 第28-29页 |
| ·神经网络的学习方式 | 第29-30页 |
| ·神经网络学习规则 | 第30-32页 |
| ·麻醉深度监测中常用的神经网络 | 第32-34页 |
| ·模糊推理 | 第34-36页 |
| ·模糊集和隶属函数 | 第34-35页 |
| ·模糊推理 | 第35-36页 |
| ·模糊神经网络 | 第36-41页 |
| ·神经网络和模糊技术的结合 | 第36-37页 |
| ·模糊神经网络的结构 | 第37-41页 |
| 4.EEG信号的麻醉深度监测 | 第41-59页 |
| ·实验研究方案 | 第41-43页 |
| ·实验数据的获取和预处理 | 第43-47页 |
| ·实验数据的获取 | 第43页 |
| ·特征参数的提取 | 第43-47页 |
| ·实验结果及讨论 | 第47-57页 |
| ·基于BP网络的特征参数融合 | 第47-49页 |
| ·基于自适应神经网络模糊系统的特征参数融合 | 第49-57页 |
| ·结论 | 第57-59页 |
| 5.展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 致谢 | 第64页 |