| 缩略词 | 第1-12页 |
| 摘要 | 第12-14页 |
| ABSTRACT | 第14-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-24页 |
| ·课题背景与意义 | 第16-17页 |
| ·脑光学功能成像方法介绍及国内外发展状况 | 第17-21页 |
| ·电压敏感性染色成像技术 | 第18页 |
| ·内源光学成像技术 | 第18-20页 |
| ·光学相干层析成像技术 | 第20页 |
| ·干涉成像光谱技术 | 第20-21页 |
| ·近红外成像技术 | 第21页 |
| ·本文主要研究内容及创新点 | 第21-24页 |
| ·本文的研究内容 | 第21-22页 |
| ·本文的主要创新点 | 第22-24页 |
| 第二章 光学本征信号分析 | 第24-38页 |
| ·光学本征信号组成及生理解释 | 第24-26页 |
| ·血量变化分量 | 第25页 |
| ·血红蛋白氧饱和分量 | 第25-26页 |
| ·光散射分量 | 第26页 |
| ·血管干扰信号的低频振荡研究 | 第26-36页 |
| ·多窗口谱估计 | 第27-31页 |
| ·正弦波的F检验 | 第31-32页 |
| ·模糊C均值聚类 | 第32-33页 |
| ·仿真实验与结论 | 第33-36页 |
| ·小结 | 第36-38页 |
| 第三章 主元成分分析与独立成分分析在脑神经映射模式检测中的应用 | 第38-52页 |
| ·PCA检测模型与算法 | 第38-43页 |
| ·DI模型及其检测方法 | 第39页 |
| ·PCA模型及其检测方法 | 第39-40页 |
| ·仿真实验与分析 | 第40-43页 |
| ·ICA检测模型与算法 | 第43-51页 |
| ·ICA基本模型介绍 | 第43-44页 |
| ·数据预处理操作 | 第44-45页 |
| ·基于最大非高斯特性的ICA模型求解 | 第45-49页 |
| ·仿真实验与分析 | 第49-51页 |
| ·小结 | 第51-52页 |
| 第四章 子空间ICA去噪在脑神经映射模式检测中的应用 | 第52-60页 |
| ·ICA与SBICA去噪模型与检测算法 | 第52-56页 |
| ·ICA去噪模型与检测算法 | 第52-54页 |
| ·SBICA去噪模型检测算法 | 第54-56页 |
| ·去噪性能衡量 | 第56-57页 |
| ·仿真实验与分析 | 第57-59页 |
| ·仿真实验 | 第57-59页 |
| ·实验分析 | 第59页 |
| ·小结 | 第59-60页 |
| 第五章 改进的扩展空域解相关算法在脑神经映射模式检测中的应用 | 第60-76页 |
| ·ESD与ESDBCC检测模型与算法 | 第61-69页 |
| ·光学成像数据结构与基于光学脑功能成像的ESD模型 | 第61-62页 |
| ·ESD算法与ESDBCC算法 | 第62-63页 |
| ·ESDBCC算法对参数选择鲁棒性好的理论依据 | 第63页 |
| ·仿真实验与分析 | 第63-69页 |
| ·DESD检测模型与算法 | 第69-73页 |
| ·DESD模型与算法 | 第69-70页 |
| ·仿真实验与分析 | 第70-73页 |
| ·小结 | 第73-76页 |
| 第六章 基于时间解相关的脑神经映射模式检测方法 | 第76-88页 |
| ·TDSEP检测模型与算法 | 第77-82页 |
| ·单一时延情况 | 第77-78页 |
| ·多时延情况 | 第78-82页 |
| ·像素时间序列选择策略 | 第82-84页 |
| ·仿真实验与分析 | 第84-87页 |
| ·数据采集 | 第84页 |
| ·仿真实验与分析 | 第84-87页 |
| ·小结 | 第87-88页 |
| 第七章 迭代广义指示函数分析的脑神经映射模式检测方法 | 第88-101页 |
| ·GIF检测模型与算法 | 第88-92页 |
| ·通用指示函数的准则 | 第88-89页 |
| ·通用指示函数的求解 | 第89-90页 |
| ·参数α的确定 | 第90-92页 |
| ·RGIF检测模型与算法 | 第92-96页 |
| ·特征值问题的递推思路介绍 | 第92-93页 |
| ·RGIF算法介绍 | 第93-96页 |
| ·仿真实验与分析 | 第96-100页 |
| ·仿真刺激 | 第96-99页 |
| ·真实刺激 | 第99-100页 |
| ·小结 | 第100-101页 |
| 总结与展望 | 第101-103页 |
| 致谢 | 第103-104页 |
| 参考文献 | 第104-112页 |
| 作者攻读博士学位期间取得的学术成果 | 第112-114页 |
| 附录A:U_k(f)与v_n~((k))的离散傅立叶变换关系 | 第114-115页 |
| 附录B:|kurt(w~Tz)|的梯度推导 | 第115页 |
