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基于猴子M1区的腕部解码系统研究

摘要第3-5页
Abstract第5-6页
第一章 绪论第9-21页
    1.1 研究背景与意义第9-11页
    1.2 研究现状第11-19页
        1.2.1 植入式脑机接口的研究进展第11-17页
        1.2.2 植入式脑机接口研究的动物模型第17-19页
    1.3 研究目标与内容第19-21页
        1.3.1 研究目标第19页
        1.3.2 研究内容第19-21页
第二章 猴子腕部运动信号采集系统的构建第21-33页
    前言第21-22页
    2.1 腕部运动信号采集装置和实验范式的设计第22-24页
    2.2 腕部训练系统第24-32页
        2.2.1 固定系统第25-29页
        2.2.2 奖赏系统第29-30页
        2.2.3 PC机系统第30-31页
        2.2.4 下位机微控制器系统第31-32页
        2.2.5 摄像监视系统第32页
    2.3 本章小结第32-33页
第三章 猴子腕部摇杆的训练和运动信号采集第33-49页
    前言第33-34页
    3.1 训练方法设计第34-36页
    3.2 固定装置(fixed system)适应训练第36-37页
    3.3 行为任务训练第37-44页
        3.3.1 “提示-摇杆”训练(Hold范式)第37-39页
        3.3.2 两步摇杆训练(TwoStepHold范式)第39-40页
        3.3.3 方向提示摇杆训练(DirectedHold范式)第40-42页
        3.3.4 摇杆追踪实验训练(Tracking范式)第42-44页
    3.4 运动数据的采集第44页
    3.5 结果与分析第44-48页
    3.6 本章小结第48-49页
第四章 微电极阵列植入技术和神经信号记录第49-68页
    前言第49-50页
    4.1 微电极阵列植入方案设计第50-53页
    4.2 heapost和Utah array的埋植第53-60页
        4.2.1 材料及动物的准备第53-55页
        4.2.2 麻醉与生理监护第55页
        4.2.3 headpost的埋植方法第55-58页
        4.2.4 Utah array的埋植方法第58-59页
        4.2.5 术中用药与术后护理第59-60页
    4.3 神经信号记录与锋电位检测第60-61页
    4.4 结果与分析第61-67页
        4.4.1 猴子头部的固定效果第61-63页
        4.4.2 两种接口电极的比较第63-64页
        4.4.3 长期记录信号的分析第64-67页
    4.5 本章小结第67-68页
第五章 神经信号和运动信号间的相关性分析第68-84页
    前言第68页
    5.1 实验数据预处理第68-71页
    5.2 spike发放率与腕部运动方向关系分析第71-78页
        5.2.1 神经集群spike发法率与运动的相关性分析第71-72页
        5.2.2 神经集群发放模式的相似性分析第72-76页
        5.2.3 神经集群spike发放率在不同方向对间差异性分析第76-77页
        5.2.4 单神经元发放模式与运动方向的相关性分析第77-78页
    5.3 神经信号与运动轨迹的关系分析第78-83页
        5.3.1 神经信号的可视化算法第78-80页
        5.3.2 基于LE算法的神经信号可视化分析第80-83页
    5.4 本章小结第83-84页
第六章 基于锋电位的腕部运动参数解码第84-109页
    前言第84页
    6.1 数据的预处理第84-85页
    6.2 基于神经集群spike的腕部方向解码第85-92页
        6.2.1 基于KNN的方向解码算法第85-86页
        6.2.2 基于SVM方向解码算法第86-88页
        6.2.3 腕部运动方向解码结果与分析第88-92页
    6.3 基于神经集群的腕部连续运动参数解码第92-108页
        6.3.1 基于Kalman滤波的线性解码算法第92-94页
        6.3.2 基于GRNN的非线性解码算法第94-96页
        6.3.3 腕部连续运动参数解码结果与分析第96-108页
    6.4 本章小结第108-109页
第七章 总结与展望第109-113页
    7.1 工作总结第109-111页
    7.2 本文创新点第111页
    7.3 未来展望第111-113页
参考文献第113-121页
攻读博士期间主要科研成果第121-122页
致谢第122-123页

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