| 摘要 | 第1-16页 |
| ABSTRACT | 第16-18页 |
| 第1章 绪论 | 第18-38页 |
| ·引言 | 第18页 |
| ·脑功能成像概述 | 第18-19页 |
| ·内源OI 成像的生理学基础 | 第19-26页 |
| ·神经学基础 | 第20-25页 |
| ·血液成分和脑的微血管循环 | 第25-26页 |
| ·内源OI 成像的物理学基础 | 第26-33页 |
| ·神经元活动与血液特征参数的耦合 | 第27页 |
| ·血液特征参数与光吸收率的耦合 | 第27-29页 |
| ·内源光学―神经活动耦合的特点 | 第29-33页 |
| ·内源光学成像系统 | 第33-35页 |
| ·电荷耦合器件 | 第33-34页 |
| ·照明光源 | 第34-35页 |
| ·CCD 前光通路 | 第35页 |
| ·本文的研究内容、主要贡献和组织结构 | 第35-38页 |
| ·主要研究内容 | 第35-36页 |
| ·论文的主要贡献 | 第36-37页 |
| ·论文组织结构 | 第37-38页 |
| 第2章 内源光学成像系统实现 | 第38-62页 |
| ·引言 | 第38页 |
| ·硬件系统 | 第38-46页 |
| ·器件选择 | 第39-41页 |
| ·模块开发 | 第41-46页 |
| ·集成化采集控制软件的编写 | 第46-55页 |
| ·光学实验的几个概念 | 第46-50页 |
| ·采集软件工作流程 | 第50-55页 |
| ·若干辅助工具的编写 | 第55-58页 |
| ·平均时间曲线工具 | 第55-56页 |
| ·解剖位置吻合工具 | 第56-57页 |
| ·平均时间曲线软件示波器 | 第57-58页 |
| ·动物手术 | 第58-61页 |
| ·麻醉 | 第58-59页 |
| ·手术 | 第59-60页 |
| ·上架 | 第60-61页 |
| ·小结 | 第61-62页 |
| 第3章 基于时空邻域特征的盲源分离技术 | 第62-92页 |
| ·引言 | 第62-63页 |
| ·信号源盲分离 | 第63-65页 |
| ·盲源分离的描述 | 第63-64页 |
| ·时间分析和空间分析 | 第64-65页 |
| ·常用的盲源分离技术 | 第65-71页 |
| ·基于统计特征的盲源分离技术 | 第66-67页 |
| ·基于邻域特征的盲源分离技术 | 第67-71页 |
| ·以上几种算法的比较 | 第71页 |
| ·最大化自相关系数的新的实现手段 | 第71-76页 |
| ·延时相关与CCA 假设中存在的错误 | 第72-73页 |
| ·最大化自相关系数的新的实现方法——修正算法 | 第73-75页 |
| ·修正算法与CCA 的关系 | 第75-76页 |
| ·时间分析模型的低维度实现 | 第76-78页 |
| ·时间分析算法应用于光学数据时的问题 | 第76-77页 |
| ·修正算法时间分析版本的低维度实现 | 第77-78页 |
| ·传统时间分析模型的低维度实现 | 第78页 |
| ·时间空间邻域特征的综合运用 | 第78-84页 |
| ·时间和空间自相关系数的综合利用 | 第79-82页 |
| ·时间和空间的信号内积的综合运用 | 第82-84页 |
| ·综合利用时空邻域特征算法的仿真处理结果 | 第84-89页 |
| ·时间分析的结果对比 | 第84-87页 |
| ·空间分析的结果对比 | 第87-89页 |
| ·时间复杂度 | 第89页 |
| ·小结 | 第89-92页 |
| 第4章 直接图像投影技术在时间信号分离过程中的应用 | 第92-112页 |
| ·引言 | 第92-93页 |
| ·2D-PCA 中的直接图像投影技术 | 第93-95页 |
| ·传统PCA 用于模式识别 | 第93-94页 |
| ·2D-PCA | 第94-95页 |
| ·从时间/空间分析角度看直接图像投影技术 | 第95-98页 |
| ·光学数据表示的约定 | 第95-96页 |
| ·直接图像投影技术的矩阵表示 | 第96-97页 |
| ·直接图像投影技术与时间/空间分析 | 第97-98页 |
| ·直接图像投影技术与时间典型相关分析分离算法的结合 | 第98-105页 |
| ·LD-CCA 方法描述 | 第98-100页 |
| ·数据处理结果 | 第100-105页 |
| ·直接图像投影技术与扩展时间解相关的结合 | 第105-106页 |
| ·LD-ETD 方法描述 | 第105页 |
| ·仿真数据处理结果 | 第105-106页 |
| ·讨论 | 第106-111页 |
| ·直接图像投影技术的优势 | 第106-107页 |
| ·时间复杂度分析 | 第107-108页 |
| ·参数的选取原则 | 第108-109页 |
| ·LD-CCA、LD-ETD 与2DPCA 的关系 | 第109-110页 |
| ·直接图像投影技术的局限性 | 第110页 |
| ·与STCCA 和EstD 的不同 | 第110-111页 |
| ·本章小结 | 第111-112页 |
| 第5章 低频自发振荡信号时空分析 | 第112-130页 |
| ·引言 | 第112-113页 |
| ·低频自发振荡信号的研究情况 | 第113-115页 |
| ·动物手术和实验描述 | 第115-116页 |
| ·动物准备 | 第115页 |
| ·实验设计 | 第115-116页 |
| ·实验结果和数据分析 | 第116-124页 |
| ·自发振荡信号空间上的同步 | 第117-119页 |
| ·低频自发振荡信号幅度加强 | 第119-120页 |
| ·相位跳变和相位锁定 | 第120-123页 |
| ·动静脉与皮层低频振荡信号的相位关系 | 第123-124页 |
| ·讨论 | 第124-129页 |
| ·绿光下低频振荡信号的产生机理探讨 | 第124-127页 |
| ·动脉、静脉和皮层三者的低频振荡信号相位关系 | 第127-128页 |
| ·红、绿光下和动脉、静脉的LFO 成因的不同 | 第128-129页 |
| ·本章小结 | 第129-130页 |
| 第6章 OI 成像技术在人脑外科手术中的应用 | 第130-142页 |
| ·引言 | 第130页 |
| ·人脑光学成像技术的研究现状 | 第130-133页 |
| ·近年推动人脑OI 技术进步的几项关键技术 | 第130-132页 |
| ·人脑光学领域的研究内容和成果 | 第132页 |
| ·人脑光学成像技术面临的挑战 | 第132-133页 |
| ·人脑成像设备的构建 | 第133-134页 |
| ·人脑光学图像配准研究 | 第134-141页 |
| ·薄板样条类配准算法 | 第135-137页 |
| ·本文改进的薄板样条类配准算法 | 第137-141页 |
| ·讨论 | 第141页 |
| ·本章小结 | 第141-142页 |
| 第7章 总结与展望 | 第142-146页 |
| ·论文总结 | 第142-144页 |
| ·OI 数据的盲源分离方法 | 第142-143页 |
| ·低频自发振荡信号时空分析 | 第143页 |
| ·人脑OI 成像及消除皮层运动的方法 | 第143-144页 |
| ·未来工作展望 | 第144-146页 |
| ·信号的其他结构信息在盲源分离中的应用 | 第144-145页 |
| ·皮层图像配准中形变函数模型的选择 | 第145-146页 |
| 致谢 | 第146-148页 |
| 参考文献 | 第148-154页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第154页 |
