| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 项目研究的背景，目的和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外发展概况 | 第10-14页 |
| 1.3 论文的主要研究内容 | 第14页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第14-16页 |
| 2 SNN神经网络及其学习机制 | 第16-29页 |
| 2.1 Spike神经元特性 | 第16-17页 |
| 2.2 Spike神经元模型 | 第17-24页 |
| 2.3 神经元的输入编码方式 | 第24-26页 |
| 2.4 神经网络的动态调节学习 | 第26-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 3 Spike神经网络脑组织图像分割算法 | 第29-40页 |
| 3.1 脑组织图像Spike脉冲时间编码 | 第29-31页 |
| 3.2 Spike神经元选择及神经网络结构 | 第31-34页 |
| 3.3 神经网络突触动态学习算法 | 第34-38页 |
| 3.4 脑组织图像分割算法 | 第38-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 4 Spike神经网络图像分割仿真系统的详细设计与实现 | 第40-46页 |
| 4.1 系统设计总览 | 第40-41页 |
| 4.2 仿真模型对象主要数据结构 | 第41-43页 |
| 4.3 核心算法流程 | 第43-44页 |
| 4.4 仿真策略实现与仿真优化策略 | 第44-45页 |
| 4.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 5 实验及结果分析 | 第46-50页 |
| 5.1 实验准备 | 第46页 |
| 5.2 实验参数设定 | 第46-47页 |
| 5.3 实验结果 | 第47-48页 |
| 5.4 结果分析 | 第48-49页 |
| 5.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 6 总结和展望 | 第50-52页 |
| 6.1 总结 | 第50-51页 |
| 6.2 展望 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |