| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.1.1 动脉硬化的生理基础 | 第11页 |
| 1.1.2 利用脉搏波进行动脉硬化研究的意义 | 第11-12页 |
| 1.1.3 AI的研究价值 | 第12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 本文主要研究内容和方法 | 第13-15页 |
| 第2章 本文理论介绍 | 第15-23页 |
| 2.1 基于脉搏波分析的动脉硬化诊断理论介绍 | 第15页 |
| 2.2 脉搏波信号去噪算法 | 第15-16页 |
| 2.3 脉搏波特征点提取算法 | 第16-17页 |
| 2.4 线性回归算法理论介绍 | 第17-20页 |
| 2.4.1 一元线性回归的数学模型 | 第17-19页 |
| 2.4.2 最小二乘估计法理论介绍 | 第19-20页 |
| 2.4.3 一元线性回归分析的显著性检验算法介绍 | 第20页 |
| 2.5 本章小结 | 第20-23页 |
| 第3章 脉搏波信号预处理 | 第23-29页 |
| 3.1 理论分析 | 第23-24页 |
| 3.2 去基线漂移过程 | 第24-25页 |
| 3.3 实验结果分析 | 第25-27页 |
| 3.4 本章小结 | 第27-29页 |
| 第4章 脉搏波特征点提取 | 第29-47页 |
| 4.1 脉搏波波形研究现状 | 第29-32页 |
| 4.1.1 脉搏波波形特点及识别难点 | 第29-31页 |
| 4.1.2 脉搏波特征点识别现有方法介绍 | 第31-32页 |
| 4.2 本文所采用脉搏波特征点识别算法 | 第32-42页 |
| 4.2.1 脉搏波识别算法小结 | 第41-42页 |
| 4.3 特征点校准 | 第42-44页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第44-45页 |
| 4.5 本章小结 | 第45-47页 |
| 第5章 动脉硬化各参数在不同人群中评估敏感性研究 | 第47-75页 |
| 5.1 本章研究范围介绍 | 第47-48页 |
| 5.2 研究对象及实验条件 | 第48-50页 |
| 5.2.1 样本来源 | 第48页 |
| 5.2.2 桡动脉脉搏波的测量 | 第48-50页 |
| 5.2.3 数据的整理和录入 | 第50页 |
| 5.3 研究方法 | 第50-52页 |
| 5.3.1 AI与DAI的计算 | 第50-51页 |
| 5.3.2 统计学处理 | 第51-52页 |
| 5.4 不同姿势下AI趋势研究 | 第52-54页 |
| 5.4.1 不同姿势下AI研究的意义 | 第52-53页 |
| 5.4.2 不同姿势下AI的研究结果展示 | 第53-54页 |
| 5.5 不同人群AI、DAI数值分析 | 第54-58页 |
| 5.6 不同人群AI与DAI相关系数研究分析 | 第58-62页 |
| 5.6.1 AI与DAI相关系数研究意义 | 第58页 |
| 5.6.2 不同人群AI与DAI相关系数研究结果 | 第58-62页 |
| 5.7 不同人群D-value数据研究分析 | 第62-65页 |
| 5.7.1 D-value概念及研究意义 | 第62页 |
| 5.7.2 年轻学生D-value分析 | 第62-63页 |
| 5.7.3 健康老年人D-value数值分析 | 第63-64页 |
| 5.7.4 动脉硬化患者D-value数值分析 | 第64-65页 |
| 5.8 AI、DAI和D-value在不同人群的评估敏感性分析 | 第65-72页 |
| 5.9 本章小结 | 第72-75页 |
| 第6章 总结与展望 | 第75-77页 |
| 6.1 总结 | 第75-76页 |
| 6.2 展望 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-81页 |
| 致谢 | 第81-83页 |
| 硕士期间发表论文 | 第83页 |