基于递归复杂网络的房颤预测分析方法研究
| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-24页 |
| ·研究背景 | 第11-19页 |
| ·心脏解剖及相关电生理知识 | 第11-14页 |
| ·心脏解剖结构 | 第11-12页 |
| ·心脏电基础 | 第12-14页 |
| ·房颤的基本知识 | 第14-19页 |
| ·房颤的电生理机制 | 第15-17页 |
| ·房颤的标测技术 | 第17-18页 |
| ·房颤的治疗进展 | 第18-19页 |
| ·研究目的和意义 | 第19-21页 |
| ·国内外研究现状 | 第21-22页 |
| ·论文的创新点 | 第22页 |
| ·论文的内容和结构 | 第22-24页 |
| 第2章 房颤预测的可行性研究 | 第24-51页 |
| ·心外膜标测系统简介 | 第24-25页 |
| ·动物实验与心外膜信号获取 | 第25-27页 |
| ·性能评价 | 第27页 |
| ·心外膜信号的线性分析 | 第27-30页 |
| ·线性参数 | 第27-28页 |
| ·实验与分析 | 第28-30页 |
| ·心外膜信号的非线性分析 | 第30-36页 |
| ·非线性证明 | 第31-34页 |
| ·实验结果 | 第34-36页 |
| ·非平稳时间序列分析 | 第36-40页 |
| ·递归图 | 第36-39页 |
| ·递归图的宏观表现模式 | 第38页 |
| ·递归图的微观表现模式 | 第38-39页 |
| ·定量递归分析 | 第39-40页 |
| ·实验与分析 | 第40-49页 |
| ·心外膜信号的递归图分析 | 第40-44页 |
| ·心外膜信号的相空间表示 | 第40-41页 |
| ·递归图及参数选取 | 第41-44页 |
| ·基于定量递归参数的房颤预测 | 第44-49页 |
| ·心外膜信号的定量递归参数分析 | 第44-45页 |
| ·房颤预测结果 | 第45-49页 |
| ·可预测时间分析 | 第49页 |
| ·讨论与小结 | 第49-51页 |
| 第3章 基于递归复杂网络的房颤预测研究 | 第51-74页 |
| ·复杂网络基础 | 第51-54页 |
| ·复杂网络时间序列分析 | 第54-57页 |
| ·递归复杂网络 | 第57-60页 |
| ·递归复杂网络与相空间 | 第57-59页 |
| ·递归复杂网络与定量递归分析 | 第59-60页 |
| ·递归复杂网络的模体分析 | 第60-64页 |
| ·模体分析 | 第60-63页 |
| ·模体参数 | 第63-64页 |
| ·实验与分析 | 第64-73页 |
| ·递归复杂网络参数分析 | 第64-70页 |
| ·基于递归复杂网络参数的房颤预测 | 第70-73页 |
| ·讨论及小结 | 第73-74页 |
| 第4章 基于递归复杂网络谱分析的房颤预测研究 | 第74-89页 |
| ·递归复杂网络谱分析 | 第74-77页 |
| ·多阂值递归谱分析 | 第77-80页 |
| ·阈值选取分析 | 第77-78页 |
| ·多阈值谱方法 | 第78-79页 |
| ·特征选择 | 第79-80页 |
| ·实验与分析 | 第80-88页 |
| ·谱分析及参数选择 | 第80-82页 |
| ·基于传统谱参数的房颤预测 | 第82-84页 |
| ·基于多阈值普参数的房颤预测 | 第84-85页 |
| ·基于特征选择多阈值谱参数的房颤预测 | 第85-88页 |
| ·讨论及小结 | 第88-89页 |
| 第5章 基于粒度计算的房颤预测研究 | 第89-99页 |
| ·粒度计算 | 第89-92页 |
| ·粒度计算的理论基础 | 第89-91页 |
| ·粒度计算表示方法 | 第91-92页 |
| ·基于粒度计算的信号表示 | 第92-94页 |
| ·心外膜信号的粒度表示 | 第92-93页 |
| ·粒子群优化算法实现 | 第93-94页 |
| ·实验与分析 | 第94-97页 |
| ·基于粒度信息的递归复杂网络 | 第94-95页 |
| ·基于粒度信息的房颤预测 | 第95-97页 |
| ·讨论及小结 | 第97-99页 |
| 第6章 总结和展望 | 第99-102页 |
| 参考文献 | 第102-112页 |
| 攻读学位期间发表论文目录 | 第112-113页 |
| 致谢 | 第113-114页 |
