| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 EEG信号同步分析研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.1 双通道脑电信号同步分析方法 | 第11-12页 |
| 1.2.2 多通道脑电信号同步分析方法 | 第12页 |
| 1.3 论文主要研究内容 | 第12-14页 |
| 第2章 脑电信号的知识和分析方法 | 第14-19页 |
| 2.1 引言 | 第14页 |
| 2.2 脑电信号的基本知识 | 第14-15页 |
| 2.3 脑电信号的几种基本节律 | 第15页 |
| 2.4 轻度认知功能障碍脑电信号简介 | 第15-16页 |
| 2.5 脑电信号的分析方法 | 第16-18页 |
| 2.5.1 时域分析方法 | 第16-17页 |
| 2.5.2 频域分析方法 | 第17页 |
| 2.5.3 时频分析方法 | 第17页 |
| 2.5.4 信息熵分析方法 | 第17-18页 |
| 2.6 本章小结 | 第18-19页 |
| 第3章 脑电信号采集与神经心理学量表 | 第19-25页 |
| 3.1 脑电信号的采集 | 第19-21页 |
| 3.2 神经心理学测试量表 | 第21-23页 |
| 3.3 糖尿病轻度认知障碍的纳入和排除标准 | 第23-24页 |
| 3.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第4章 脑区间全局同步强度分析 | 第25-40页 |
| 4.1 引言 | 第25-26页 |
| 4.2 同步算法 | 第26-28页 |
| 4.2.1 互信息方法 | 第26-27页 |
| 4.2.2 排序互信息 | 第27-28页 |
| 4.3 模型仿真分析 | 第28-33页 |
| 4.3.1 Henon模型 | 第28-29页 |
| 4.3.2 耦合系数对算法的影响 | 第29-30页 |
| 4.3.3 延迟时间和嵌入维数对算法的影响 | 第30-31页 |
| 4.3.4 噪声对算法的影响 | 第31-32页 |
| 4.3.5 数据长度对算法的影响 | 第32-33页 |
| 4.4 基于排序互信息的全局同步指数 | 第33-35页 |
| 4.4.1 全局同步指数算法介绍 | 第33-34页 |
| 4.4.2 耦合系数对算法的影响 | 第34-35页 |
| 4.5 糖尿病轻度认知障碍患者脑电同步强度分析 | 第35-39页 |
| 4.5.1 心理学量表的统计分析 | 第35-36页 |
| 4.5.2 脑电信号同步强度统计分析 | 第36-39页 |
| 4.6 本章小结 | 第39-40页 |
| 第5章 脑电信号同步方向分析 | 第40-59页 |
| 5.1 引言 | 第40页 |
| 5.2 排序条件互信息算法 | 第40-42页 |
| 5.3 Rossler模型仿真分析 | 第42-47页 |
| 5.3.1 耦合Rossler模型 | 第42页 |
| 5.3.2 Rossler模型中耦合系数对算法的影响 | 第42-43页 |
| 5.3.3 参数选取对PCMI算法的影响 | 第43-46页 |
| 5.3.4 噪声对PCMI算法的影响 | 第46-47页 |
| 5.3.5 数据长度对PCMI算法的影响 | 第47页 |
| 5.4 糖尿病aMCI双通道脑电同步方向分析 | 第47-57页 |
| 5.4.1 脑电信号同步方向分析 | 第47-48页 |
| 5.4.2 脑电信号神经心理学量表统计学分析 | 第48-49页 |
| 5.4.3 方向指数统计分析及与心理学量表相关性分析 | 第49-57页 |
| 5.5 糖尿病aMCI多通道脑电同步方向分析 | 第57-58页 |
| 5.6 本章小结 | 第58-59页 |
| 结论 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-66页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67页 |