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基于特征分析与机器学习的帕金森主要运动症状量化检测方法研究

摘要第4-6页
abstract第6-7页
1 绪论第10-21页
    1.1 研究背景第10-12页
    1.2 国内外研究现状第12-17页
        1.2.1 震颤症状量化检测研究现状第13-14页
        1.2.2 运动迟缓症状量化检测研究现状第14-16页
        1.2.3 肌强直症状量化检测研究现状第16-17页
    1.3 目前存在的问题第17页
    1.4 本文拟解决的问题第17-18页
    1.5 本文主要工作和章节安排第18-21页
2 帕金森震颤症状量化检测研究第21-32页
    2.1 震颤症状量化介绍第21-22页
    2.2 震颤症状量化检测平台第22页
    2.3 基于线性加速度提取和多元回归的震颤症状量化方法第22-31页
        2.3.1 传感器标定第23-28页
        2.3.2 基于加速度分解的信号处理第28-29页
        2.3.3 震颤信号特征提取第29-30页
        2.3.4 多元回归分析模型第30-31页
        2.3.5 交叉验证第31页
    2.4 本章小结第31-32页
3 帕金森运动迟缓症状量化检测研究第32-38页
    3.1 运动迟缓症状量化介绍第32页
    3.2 运动迟缓症状量化检测平台第32-33页
    3.3 基于SVM多分类的运动迟缓症状量化评估方法第33-37页
        3.3.1 基于卡尔曼滤波的传感器数据融合和特征提取第33-35页
        3.3.2 统计分析第35页
        3.3.3 SVM多分类算法第35-37页
    3.4 本章小结第37-38页
4 帕金森肌强直症状量化检测研究第38-48页
    4.1 肌强直症状量化介绍第38-39页
    4.2 肌强直量化检测平台第39-43页
    4.3 基于机械阻抗测量和SVM分类的肌强直症状量化方法第43-47页
        4.3.1 技术路线第43-44页
        4.3.2 量化模型与特征参数提取第44-46页
        4.3.3 统计分析与SVM分类第46-47页
    4.4 本章小结第47-48页
5 临床试验与结果分析第48-71页
    5.1 震颤症状量化检测临床试验与结果分析第48-55页
        5.1.1 试验参与者第48-49页
        5.1.2 试验任务和数据采集第49页
        5.1.3 试验结果与分析第49-55页
    5.2 运动迟缓症状量化检测临床试验与结果分析第55-62页
        5.2.1 临床试验第55-57页
        5.2.2 临床试验结果第57-61页
        5.2.3 分析与讨论第61-62页
    5.3 肌强直症状量化检测临床试验与结果分析第62-70页
        5.3.1 临床试验第62-64页
        5.3.2 临床试验结果第64-68页
        5.3.3 分析与讨论第68-70页
    5.4 本章小结第70-71页
6 总结与展望第71-73页
    6.1 总结第71-72页
    6.2 展望第72-73页
参考文献第73-78页
攻读硕士期间发表的论文及所取得的研究成果第78-79页
致谢第79-80页

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