| 中文摘要 | 第1-5页 |
| 英文摘要 | 第5-10页 |
| 缩写词表 | 第10-11页 |
| 1 绪论 | 第11-25页 |
| ·课题的研究意义 | 第11-13页 |
| ·麻醉监测与诊断方法研究概述 | 第13-15页 |
| ·麻醉监测与诊断的概念 | 第13-14页 |
| ·麻醉监测与诊断的技术方法 | 第14-15页 |
| ·监测与诊断系统的开发平台 | 第15页 |
| ·麻醉监测与诊断技术发展概况 | 第15-18页 |
| ·麻醉监测与诊断方法的研究进展 | 第16-17页 |
| ·存在的问题分析 | 第17-18页 |
| ·相关医学背景 | 第18-23页 |
| ·心血管系统 | 第18-20页 |
| ·呼吸系统 | 第20-22页 |
| ·AHV 等术中并发症与病人体征信号的关系 | 第22-23页 |
| ·研究动机和目标 | 第23页 |
| ·论文的内容安排 | 第23-25页 |
| 2 诊断 AHV 的在线算法研究 | 第25-49页 |
| ·引言 | 第25页 |
| ·AHV 诊断的相关背景 | 第25-27页 |
| ·统计警示算法（PROBABLISTIC ALARM ALGORITHM，PA 算法） | 第27-46页 |
| ·PA 算法中诊断AHV 的指标体系 | 第27-28页 |
| ·PA 算法的结构 | 第28-29页 |
| ·PV 信号的PA 算法（PV-PA 算法） | 第29-38页 |
| ·BP 信号的PA 算法（BP-PA 算法） | 第38-44页 |
| ·HR 信号的PA 算法（HR-PA 算法） | 第44-45页 |
| ·ETCO2 信号的 PA 算法（ETCO2-PA 算法） | 第45-46页 |
| ·PA 算法的综合警示水平 | 第46页 |
| ·动脉收缩压变化算法（SPV 算法） | 第46-47页 |
| ·实验结果及讨论 | 第47-48页 |
| ·小结 | 第48-49页 |
| 3 诊断 AHV 的离线算法研究 | 第49-61页 |
| ·引言 | 第49-50页 |
| ·数据来源 | 第50页 |
| ·相关背景和数学基础 | 第50-53页 |
| ·模糊逻辑系统的优点 | 第50-51页 |
| ·相关生理指标的模糊集 | 第51-53页 |
| ·基于模糊逻辑的诊断AHV 算法（FL 算法） | 第53-57页 |
| ·FL 算法架构 | 第53-54页 |
| ·FL 算法模糊化过程 | 第54-55页 |
| ·FL 算法模糊匹配过程 | 第55-57页 |
| ·FL 算法模糊合成过程 | 第57页 |
| ·FL 算法模糊推理过程 | 第57页 |
| ·FL 算法解模糊化过程 | 第57页 |
| ·实验结果及讨论 | 第57-59页 |
| ·小结 | 第59-61页 |
| 4 改进的最小二乘支持向量机在声带麻痹检测中的应用 | 第61-75页 |
| ·引言 | 第61-62页 |
| ·实验数据 | 第62-63页 |
| ·HDm 算法介绍 | 第63-64页 |
| ·无损检测声带麻痹新算法（ILSSVM） | 第64-69页 |
| ·小波包分析（WPA） | 第64-65页 |
| ·支持向量机 | 第65-66页 |
| ·最小二乘支持向量机 | 第66-67页 |
| ·改进的交叉验证法 | 第67-69页 |
| ·实验结果及讨论 | 第69-74页 |
| ·HDm 算法实验结果 | 第69-71页 |
| ·ILSSVM 算法结果 | 第71-73页 |
| ·实验结果讨论 | 第73-74页 |
| ·小结 | 第74-75页 |
| 5 基于 LabView 的系统实现 | 第75-87页 |
| ·引言 | 第75页 |
| ·虚拟仪器及 LabVIEW | 第75-77页 |
| ·虚拟仪器概念 | 第75-76页 |
| ·虚拟仪器结构 | 第76页 |
| ·LabVIEW 语言 | 第76-77页 |
| ·数据获取 | 第77-80页 |
| ·DOMonitor 通讯程序 | 第78页 |
| ·TCP 数据包 | 第78-80页 |
| ·系统实现 | 第80-86页 |
| ·SMDS 系统状态 | 第80-81页 |
| ·系统流程图及算法说明 | 第81-86页 |
| ·小结 | 第86-87页 |
| 6 系统设置和测试 | 第87-103页 |
| ·引言 | 第87页 |
| ·临床数据采集 | 第87-89页 |
| ·系统验证 | 第89-101页 |
| ·SMDS 用户界面 | 第90-91页 |
| ·系统诊断过程 | 第91页 |
| ·系统评价（使用离线数据） | 第91-94页 |
| ·离线数据的Kappa 分析结果 | 第94-98页 |
| ·系统评价（使用在线数据） | 第98-99页 |
| ·在线数据的Kappa 分析结果 | 第99-101页 |
| ·小结 | 第101-103页 |
| 7 结论与展望 | 第103-107页 |
| ·引言 | 第103页 |
| ·研究结论 | 第103-104页 |
| ·论文的主要创新点 | 第104-105页 |
| ·未来工作展望 | 第105-107页 |
| 致谢 | 第107-109页 |
| 参考文献 | 第109-119页 |
| 附录 | 第119-135页 |
| A. 系统 LabVIEW 程序图 | 第119-126页 |
| B. 病人信号分析结果 | 第126-135页 |
| C. 作者在攻读学位期间发表的论文目录 | 第135页 |
| D. 作者在攻读学位期间取得的科研成果目录 | 第135页 |
