| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 英文缩写对照一览表 | 第10-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-25页 |
| 1.1 体感诱发电位概述 | 第12-16页 |
| 1.2 诱发电位研究现状 | 第16-23页 |
| 1.2.1 EP信号的检测 | 第16-22页 |
| 1.2.2 术中监护的可靠性 | 第22-23页 |
| 1.3 本课题的研究内容 | 第23-25页 |
| 第2章 术中体感诱发电位变异性多因素分析 | 第25-41页 |
| 2.1 引言 | 第25页 |
| 2.2 人体测量学指标与术中体感诱发电位的关系 | 第25-31页 |
| 2.2.1 资料与方法 | 第25-27页 |
| 2.2.2 数据结果分析 | 第27-30页 |
| 2.2.3 讨论 | 第30-31页 |
| 2.3 术中体感诱发电位生理参数多因素分析 | 第31-39页 |
| 2.3.1 灰色系统理论简介 | 第31-35页 |
| 2.3.2 术中SEP生理参数多因素分析 | 第35-39页 |
| 2.4 本章小结 | 第39-41页 |
| 第3章 基于二阶盲源分离的诱发电位处理 | 第41-61页 |
| 3.1 引言 | 第41-42页 |
| 3.2 二阶盲辨识算法简介 | 第42-49页 |
| 3.2.1 盲源分离问题描述 | 第42-43页 |
| 3.2.2 盲源分离的数学模型 | 第43-45页 |
| 3.2.3 盲源分离算法简介 | 第45-47页 |
| 3.2.4 限制性二阶盲辨识算法 | 第47-49页 |
| 3.3 动物实验 | 第49-59页 |
| 3.3.1 实验方法 | 第49-52页 |
| 3.3.2 实验结果分析 | 第52-57页 |
| 3.3.3 结果讨论 | 第57-59页 |
| 3.4 本章小结 | 第59-61页 |
| 第4章 术中体感诱发电位动态预测模型 | 第61-89页 |
| 4.1 引言 | 第61-62页 |
| 4.2 基于置信区间的支持向量回归算法分析 | 第62-76页 |
| 4.2.1 支持向量机理论基础 | 第62-65页 |
| 4.2.2 支持向量机算法介绍 | 第65-74页 |
| 4.2.3 预测时间序列算法 | 第74-75页 |
| 4.2.4 预测区间估计 | 第75-76页 |
| 4.3 基于支持向量回归机的术中SEP动态预测模型 | 第76-88页 |
| 4.4 本章小结 | 第88-89页 |
| 第5章 总结与展望 | 第89-96页 |
| 5.1 主要研究工作总结 | 第89-91页 |
| 5.2 本研究的主要创新点 | 第91-93页 |
| 5.3 展望 | 第93-96页 |
| 参考文献 | 第96-106页 |
| 攻读学位期间发表的论文和已授权专利 | 第106-107页 |
| 致谢 | 第107页 |