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ICU监护预测术后急性低血压发生的模型研究

摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第一章 绪论第10-20页
   ·课题背景及意义第10-11页
   ·ICU 中监护仪的工作原理及血压监护第11-13页
     ·监护仪的工作原理第11-12页
     ·血压监护第12-13页
   ·低血压的分类及病因第13-14页
     ·慢性低血压第13页
     ·急性低血压第13-14页
   ·国内外ICU 监护中发生急性低血压的处理对策第14-16页
   ·构建预测模型的关键技术第16-18页
     ·信号采集与预处理第16-17页
     ·信号特征选取与表达第17页
     ·人工智能预测模型第17-18页
   ·本文主要研究内容及意义第18-19页
   ·论文组织结构第19-20页
第二章 研究基础与实验数据的识读第20-31页
   ·引言第20页
   ·研究基础第20-25页
     ·复杂生理信号研究资源——PhysioNet第20-24页
     ·实验平台第24-25页
   ·ABPMEAN 信号的识读第25-29页
     ·头文件识读第25-26页
     ·注释文件识读第26-27页
     ·数据文件的识读第27-29页
   ·本章小结第29-31页
第三章 ABPMEAN 信号的特征提取方法第31-47页
   ·引言第31页
   ·数据预处理第31-35页
     ·利用插值法提高测试集中信号的采样率第31-34页
     ·去除噪声信号第34-35页
   ·ABPMEAN 信号的特征选择与提取第35-45页
     ·功率谱估计法第35-39页
     ·小波变换法第39-45页
   ·本章小结第45-47页
第四章 基于支持向量机的急性低血压预测模型研究第47-68页
   ·引言第47页
   ·支持向量机理论第47-52页
     ·线性最优分类超平面第47-48页
     ·线性支持向量机第48-49页
     ·非线性支持向量机第49-51页
     ·核函数第51-52页
   ·基于支持向量机的急性低血压预测模型实现第52-67页
     ·实验数据说明第52-58页
     ·支持向量机分类预测的流程第58-59页
     ·分类预测模型构建的实验结果与分析第59-67页
   ·小结第67-68页
总结与展望第68-70页
 工作总结第68-69页
 工作展望第69-70页
参考文献第70-73页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第73-75页
致谢第75-76页
附件第76页

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