基于人工智能的中医脉象诊断辅助系统研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 1 绪论 | 第13-18页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究现状分析 | 第14-16页 |
| 1.2.1 国外发展现状分析 | 第14-15页 |
| 1.2.2 国内发展现状分析 | 第15-16页 |
| 1.3 论文研究内容及章节安排 | 第16-18页 |
| 2 系统总体方案构建与关键技术分析 | 第18-26页 |
| 2.1 系统方案分析与设计 | 第18-20页 |
| 2.1.1 系统需求分析 | 第18-19页 |
| 2.1.2 系统整体框架构建 | 第19-20页 |
| 2.2 关键技术分析 | 第20-24页 |
| 2.2.1 人工智能技术主要研究内容分析 | 第20-23页 |
| 2.2.2 人工智能分类算法分析 | 第23-24页 |
| 2.3 本章小结 | 第24-26页 |
| 3 患者身份信息及脉象采集系统分析与设计 | 第26-36页 |
| 3.1 患者身份信息及脉象采集系统需求分析 | 第26页 |
| 3.2 主控制器模块设计 | 第26-29页 |
| 3.2.1 控制器选型 | 第26-27页 |
| 3.2.2 控制接口电路设计 | 第27-28页 |
| 3.2.3 电源电路设计 | 第28-29页 |
| 3.3 身份识别模块设计与分析 | 第29-32页 |
| 3.3.1 身份识别方式分析 | 第29-30页 |
| 3.3.2 RFID射频识别模块的设计与分析 | 第30-32页 |
| 3.4 脉象采集模块设计与分析 | 第32-34页 |
| 3.4.1 传感器选型 | 第32-33页 |
| 3.4.2 脉象采集模块电路设计与分析 | 第33-34页 |
| 3.5 通信电路的分析与设计 | 第34-35页 |
| 3.5.1 通信方式选择与分析 | 第34页 |
| 3.5.2 通信接口电路设计与分析 | 第34-35页 |
| 3.6 本章小结 | 第35-36页 |
| 4 脉象信号的处理研究 | 第36-45页 |
| 4.1 脉象信号研究与分析 | 第36-37页 |
| 4.2 小波去噪方法分析与研究 | 第37-40页 |
| 4.2.1 小波变换理论分析 | 第37-38页 |
| 4.2.2 小波阈值去噪方法研究与改进 | 第38-40页 |
| 4.3 脉象信号的预处理 | 第40-42页 |
| 4.4 脉象信号的特征提取 | 第42-44页 |
| 4.4.1 特征向量提取 | 第42页 |
| 4.4.2 特征向量主成分分析 | 第42-44页 |
| 4.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 5 辅助诊断方法研究 | 第45-59页 |
| 5.1 脉象识别模型研究 | 第45-53页 |
| 5.1.1 BP神经网络技术分析 | 第45-47页 |
| 5.1.2 脉象识别神经网络模型构建 | 第47-50页 |
| 5.1.3 脉象识别模型的优化研究 | 第50-53页 |
| 5.2 诊断辅助专家系统分析与研究 | 第53-58页 |
| 5.2.1 专家系统结构分析 | 第53-54页 |
| 5.2.2 知识推理技术分析 | 第54-55页 |
| 5.2.3 知识表示技术分析 | 第55-56页 |
| 5.2.4 诊断辅助专家系统模块设计与研究 | 第56-58页 |
| 5.3 本章小结 | 第58-59页 |
| 6 上位机系统设计 | 第59-70页 |
| 6.1 上位机功能总体分析与设计 | 第59页 |
| 6.2 开发环境搭建 | 第59-60页 |
| 6.3 用户管理模块设计 | 第60-61页 |
| 6.4 查询模块设计 | 第61-63页 |
| 6.5 系统诊断模块设计 | 第63-66页 |
| 6.5.1 脉象采集模块设计 | 第63-64页 |
| 6.5.2 自动诊断模块设计 | 第64-66页 |
| 6.6 数据管理模块设计 | 第66-67页 |
| 6.7 系统数据库设计 | 第67-69页 |
| 6.8 本章小结 | 第69-70页 |
| 7 总结与展望 | 第70-73页 |
| 7.1 工作总结 | 第70-71页 |
| 7.2 工作展望 | 第71-73页 |
| 致谢 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第79-80页 |
