| 致谢 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 目录 | 第9-11页 |
| 1 绪论 | 第11-16页 |
| ·心力衰竭 | 第11-14页 |
| ·心力衰竭的发病机制 | 第11-12页 |
| ·心力衰竭的流行病学研究 | 第12-13页 |
| ·国内外心力衰竭的诊治现状 | 第13-14页 |
| ·本课题研究目的及意义 | 第14-15页 |
| ·本课题的主要研究工作 | 第15-16页 |
| 2 心力衰竭危险评测技术 | 第16-27页 |
| ·临床心力衰竭危险评测标准 | 第16-19页 |
| ·心血管危险评测中的工程技术 | 第19-20页 |
| ·神经网络技术 | 第20-25页 |
| ·BP神经网络 | 第21-24页 |
| ·自适应共振网络(Adaptive Resonance Theory，ART) | 第24-25页 |
| ·自适应共振网络在心力衰竭危险评测中应用的可行性分析 | 第25-27页 |
| 3 早期心力衰竭危险评测模型的建立 | 第27-44页 |
| ·模型框架 | 第27-28页 |
| ·临床数据采集 | 第28-30页 |
| ·心力衰竭特异性参数的筛选 | 第30-35页 |
| ·基于ART-2网络的危险评测模型 | 第35-44页 |
| ·ART-2网络 | 第35-38页 |
| ·网络输入、输出模式的设计 | 第38-39页 |
| ·ART-2网络参数设计 | 第39-40页 |
| ·模型分类实现过程 | 第40-42页 |
| ·模型设计流程图 | 第42-44页 |
| 4 模型危险评测结果 | 第44-58页 |
| ·模型在高血压患者分类中的应用 | 第44-47页 |
| ·心衰患者临床数据统计分析 | 第47-48页 |
| ·模型的分类结果 | 第48-58页 |
| ·心力衰竭患者与健康样本 | 第49-51页 |
| ·心衰一、二级患者和健康人 | 第51-53页 |
| ·心衰一、二级患者与心衰三、四级患者 | 第53-55页 |
| ·心衰一级患者和心衰二级患者 | 第55-58页 |
| 5 讨论 | 第58-69页 |
| ·模型的有效性分析 | 第58-60页 |
| ·ART-2网络模型的优越性 | 第60-65页 |
| ·BP网络模型的应用 | 第60-63页 |
| ·自适应共振网络模型诊断过程及结果 | 第63-65页 |
| ·自适应神经网络与BP神经网络在诊断方面的比较 | 第65页 |
| ·新的心力衰竭特异性指标的探索 | 第65-69页 |
| ·心率震荡性 | 第65-67页 |
| ·减速能力(Deceleration Capacity，DC) | 第67-68页 |
| ·其他 | 第68-69页 |
| 6 总结展望 | 第69-71页 |
| ·总结 | 第69页 |
| ·展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-74页 |
