基于移动医疗的脉搏和脑电信号模式分类与疾病预警研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| ·课题背景 | 第10-11页 |
| ·移动医疗简介 | 第10-11页 |
| ·应用及研究意义 | 第11页 |
| ·本文主要工作 | 第11-12页 |
| ·本文组织结构 | 第12-14页 |
| 第2章 移动医疗的应用模式和理论基础 | 第14-28页 |
| ·移动医疗系统的组成结构 | 第14-20页 |
| ·移动医疗的生理信号采集 | 第14-16页 |
| ·移动医疗的典型应用模式 | 第16-20页 |
| ·移动医疗的发展瓶颈 | 第20-21页 |
| ·模式识别在临床决策支持中的应用 | 第21-26页 |
| ·特征提取方法 | 第21-24页 |
| ·信息融合方法 | 第24-26页 |
| ·本章小结 | 第26-28页 |
| 第3章 基于移动医疗的脉搏信号分析 | 第28-36页 |
| ·脉搏信号的小波多分辨率分析 | 第28-29页 |
| ·脉搏频谱特征的稳定性分析 | 第29-32页 |
| ·两类脉搏信号的特征提取和模式分类 | 第32-34页 |
| ·脉搏频谱特征的降维方法 | 第32-33页 |
| ·特征提取和模式分类 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-36页 |
| 第4章 基于脑电信号处理的麻醉监护 | 第36-60页 |
| ·背景介绍 | 第36-37页 |
| ·EEG数据源和分析方法 | 第37-39页 |
| ·EEG信号的特征提取 | 第39-43页 |
| ·EEG的时频域特征提取 | 第39-41页 |
| ·EEG的特征参数分析 | 第41-43页 |
| ·DOA评估模型和麻醉监护效果 | 第43-46页 |
| ·麻醉监护软件开发 | 第46-59页 |
| ·DMlab-EEG软件的功能 | 第46-48页 |
| ·DMlab-EEG软件运行环境 | 第48页 |
| ·DMlab-EEG的逻辑及功能演示 | 第48-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第5章 基于智能手机的移动医疗系统开发 | 第60-70页 |
| ·智能手机开发平台 | 第60-61页 |
| ·生理信号采集和传输 | 第61-63页 |
| ·脉搏传感器 | 第61页 |
| ·基于蓝牙的无线传输 | 第61-62页 |
| ·基于手机的脉搏信号采集 | 第62-63页 |
| ·基于智能手机的生理信号监测 | 第63-68页 |
| ·脉搏信号的分析结果 | 第64-65页 |
| ·脑电信号的睡眠监护 | 第65-68页 |
| ·本章小结 | 第68-70页 |
| 第6章 总结与展望 | 第70-72页 |
| ·一种新的医疗服务模式 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-77页 |
| 附录 | 第77-83页 |
| 致谢 | 第83页 |
