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基于贝叶斯理论和时空约束的脑电源成像方法研究

摘要第5-7页
Abstract第7-8页
第一章 绪论第12-20页
    1.1 研究背景和意义第12-15页
    1.2 国内外研究现状第15-17页
        1.2.1 基于空间约束的源成像算法第16-17页
        1.2.2 基于时间-空间约束的源成像算法第17页
    1.3 EEG源成像主要问题第17-18页
    1.4 本文主要工作第18-19页
    1.5 论文组织结构第19-20页
第二章 基于状态空间表达式的弥散源成像第20-38页
    2.1 引言第20-21页
    2.2 方法第21-25页
        2.2.1 正演模型第21-23页
        2.2.2 STRAPS算法第23-25页
    2.3 仿真数据分析第25-34页
        2.3.1 仿真设计第26页
        2.3.2 性能评价指标第26-27页
        2.3.3 模拟实验结果第27-34页
    2.4 实验数据分析第34-35页
    2.5 讨论第35-37页
    2.6 本章小结第37-38页
第三章 基于马尔科夫随机场和时间基函数的弥散源成像第38-62页
    3.1 引言第38-40页
    3.2 方法第40-46页
        3.2.1 时空概率模型第40-41页
        3.2.2 BESTIES算法第41-45页
        3.2.3 算法应用细节第45-46页
    3.3 仿真设计和性能指标第46-47页
    3.4 结果第47-58页
        3.4.1 仿真数据分析结果第47-56页
        3.4.2 实验数据分析结果第56-58页
    3.5 讨论第58-61页
    3.6 本章小结第61-62页
第四章 基于后验均值和差分域稀疏的弥散源成像第62-80页
    4.1 引言第62-63页
    4.2 方法第63-68页
        4.2.1 背景研究第63-64页
        4.2.2 VSSI-CM算法第64-68页
        4.2.3 TBF选择第68页
        4.2.4 算法初始化和收敛性说明第68页
    4.3 结果第68-75页
        4.3.1 仿真数据分析结果第69-74页
        4.3.2 实验数据分析结果第74-75页
    4.4 讨论第75-79页
    4.5 本章小结第79-80页
第五章 基于矩阵时空分解的弥散源成像第80-98页
    5.1 引言第80-81页
    5.2 方法第81-88页
        5.2.1 STBFSI算法第81-86页
        5.2.2 算法初始化第86页
        5.2.3 空间协方差基的选择第86-88页
    5.3 仿真数据分析结果第88-91页
        5.3.1 定性分析第88-89页
        5.3.2 定量分析第89-91页
    5.4 实验数据分析结果第91-94页
    5.5 讨论第94-96页
    5.6 本章小结第96-98页
第六章 总结与展望第98-102页
    6.1 总结第98-99页
    6.2 展望第99-102页
附录1 性能评价指标第102-104页
    A.1 ROC曲线下面积(AUC)第102-103页
    A.2 空间弥散度(SD)第103页
    A.3 定位误差(DLE)第103页
    A.4 相对均方误差(RMSE)第103-104页
附录2 BESTIES算法细节第104-112页
    B.1 变分后验分布推导第104-105页
    B.2 式(3-17)推导第105-108页
    B.3 MRF参数 的推导第108页
    B.4 BESTIES收敛性证明第108-109页
    B.5 SEFA算法第109-112页
附录3 VSSI-CM算法细节第112-114页
    C.1 Laplace先验下后验分布的性质第112页
    C.2 变分后验和式(4-11)推导第112-113页
    C.3 内环优化算法推导第113-114页
参考文献第114-126页
攻读博士学位期间取得的研究成果第126-128页
致谢第128-129页
附件第129页

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