| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第13-23页 |
| 1.1 课题背景与研究意义 | 第13页 |
| 1.2 实时功能磁共振成像技术 | 第13-17页 |
| 1.2.1 rtfMRI硬件系统 | 第15-16页 |
| 1.2.2 rtfMRI软件平台 | 第16-17页 |
| 1.3 基于rtfMRI的脑机接口技术 | 第17-19页 |
| 1.4 国内外研究现状 | 第19-21页 |
| 1.4.1 rtfMRI在线激活检测技术 | 第19-20页 |
| 1.4.2 基于rtfMRI的大脑功能状态分类技术 | 第20-21页 |
| 1.5 课题研究内容及论文结构安排 | 第21-23页 |
| 第二章 rtfMRI脑机接口系统设计 | 第23-37页 |
| 2.1 rtfMRI系统功能模块划分 | 第23-25页 |
| 2.2 基于rtfMRI的脑机接口系统设计 | 第25-34页 |
| 2.2.1 基于文件系统监控的数据获取模块 | 第26-29页 |
| 2.2.2 基于AFNI的实时数据处理模块 | 第29-31页 |
| 2.2.3 视觉刺激生成与显示模块 | 第31-34页 |
| 2.3 功能模块的性能改善与组合策略分析 | 第34-35页 |
| 2.4 本章小结 | 第35-37页 |
| 第三章 rtfMRI大脑激活在线检测算法 | 第37-49页 |
| 3.1 激活检测问题分析 | 第37-40页 |
| 3.2 基于Robust Kalman滤波的在线激活检测算法 | 第40-43页 |
| 3.2.1 Robust Kalman滤波稀疏噪声模型构建 | 第40-41页 |
| 3.2.2 基于实时凸优化的Robust Kalman滤波递归激活检测算法 | 第41-43页 |
| 3.3 结果分析 | 第43-48页 |
| 3.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 rtfMRI脑机接口分类器设计与在线更新 | 第49-65页 |
| 4.1 基于SVM的脑机接口分类器设计 | 第49-53页 |
| 4.1.1 基于功能区的SVM功能状态分类模型构建 | 第49-51页 |
| 4.1.2 多功能状态的分类器组合方法 | 第51-52页 |
| 4.1.3 分类器训练的样本选择方法 | 第52-53页 |
| 4.2 基于K均值聚类的SVM在线更新算法 | 第53-56页 |
| 4.3 面向运动功能区的脑机接口实验 | 第56-64页 |
| 4.3.1 实验设计 | 第56-58页 |
| 4.3.2 数据处理 | 第58-59页 |
| 4.3.3 结果分析 | 第59-64页 |
| 4.4 本章小结 | 第64-65页 |
| 第五章 总结与展望 | 第65-67页 |
| 5.1 总结 | 第65-66页 |
| 5.2 展望 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-75页 |
| 作者简历 | 第75页 |
