基于EEG的腦源定位與腦功能網(wǎng)絡(luò)

第1章 緒論
\t主要參考文獻(xiàn)
第2章 腦電信號(hào)采集與處理
\t2．1 腦電概述
\t\t2．1．1 腦電的來(lái)源
\t\t2．1．2 腦電信號(hào)的特點(diǎn)與分類
\t\t2．1．3 腦電在臨床及腦認(rèn)知中的應(yīng)用
\t2．2 腦電信號(hào)采集
\t\t2．2．1 硬件系統(tǒng)
\t\t2．2．2 國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)腦電電極放置法
\t\t2．2．3 腦電采集注意事項(xiàng)
\t2．3 腦電信號(hào)預(yù)處理
\t2．4 現(xiàn)代腦電信號(hào)分析方法
\t\t2．4．1 時(shí)頻分析方法
\t\t2．4．2 非線性動(dòng)力學(xué)分析方法
\t主要參考文獻(xiàn)
第3章 腦電事件相關(guān)電位
\t3．1 事件相關(guān)電位概述
\t\t3．1．1 ERP的基本原理
\t\t3．1．2 ERP的波形特征
\t\t3．1．3 ERP在人機(jī)交互與臨床的應(yīng)用
\t3．2 事件相關(guān)電位的主要成分及經(jīng)典刺激模式
\t\t3．2．1 ERP的主要成分
\t\t3．2．2 事件相關(guān)電位的經(jīng)典刺激模式
\t3．3 事件相關(guān)電位的提取與分析方法
\t\t3．3．1 事件相關(guān)電位時(shí)域波形提取與分析
\t\t3．3．2 事件相關(guān)譜擾動(dòng)和試次相干性分析
\t主要參考文獻(xiàn)
第4章 腦電源定位
\t4．1 腦電源定位概述
\t4．2 求解腦電信號(hào)產(chǎn)生源的數(shù)值方法
\t\t4．2．1 求解腦內(nèi)電活動(dòng)源的數(shù)值計(jì)算模型
\t\t4．2．2 基于等效偶極子模型的參數(shù)反演法
\t\t4．2．3 基于電流分布模型的線性反演法
\t\t4．2．4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在腦電信號(hào)源定位問(wèn)題中的應(yīng)用
\t4．3 腦電等效偶極子源定位
\t\t4．3．1 源定位問(wèn)題中的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法
\t\t4．3．2 小波分析與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合
\t\t4．3．3 高維單尺度徑向小波網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)造
\t\t4．3．4 源定位問(wèn)題中的微分進(jìn)化算法
\t4．4 腦電流分布模型體素成像法
\t\t4．4．1 解的一般形式
\t\t4．4．2 基于加權(quán)廣義逆矩陣的混合加權(quán)最小范數(shù)解
\t主要參考文獻(xiàn)
第5章 腦網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建與分析\t 71
\t5．1 腦網(wǎng)絡(luò)概述
\t\t5．1．1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)及其圖論描述
\t\t5．1．2 腦網(wǎng)絡(luò)及其分類
\t5．2 腦網(wǎng)絡(luò)的基本構(gòu)建方法
\t5．3 腦網(wǎng)絡(luò)性能分析與評(píng)價(jià)
\t\t5．3．1 度
\t\t5．3．2 聚類系數(shù)
\t\t5．3．3 最短路徑長(zhǎng)度
\t\t5．3．4 全局效率
\t\t5．3．5 中心度
\t\t5．3．6 小世界屬性
\t主要參考文獻(xiàn)
第6章 基于事件相關(guān)電位的腦機(jī)交互
\t6．1 腦機(jī)交互概述
\t\t6．1．1 腦機(jī)交互的組成和原理
\t\t6．1．2 腦機(jī)交互的分類方式
\t6．2 聽覺事件相關(guān)電位的誘發(fā)與分析
\t\t6．2．1 基于單音節(jié)誘發(fā)的聽覺事件相關(guān)電位實(shí)驗(yàn)
\t\t6．2．2 誘發(fā)信號(hào)的數(shù)據(jù)預(yù)處理
\t\t6．2．3 基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的特征提取
\t6．3 視覺事件相關(guān)電位的誘發(fā)與分析
\t\t6．3．1 基于圖片單閃的視覺誘發(fā)與數(shù)據(jù)分析
\t\t6．3．2 基于圖片行列閃的視覺誘發(fā)與分析
\t6．4 基于事件相關(guān)電位的腦機(jī)融合系統(tǒng)平臺(tái)及應(yīng)用
\t\t6．4．1 跨多平臺(tái)的腦機(jī)融合系統(tǒng)平臺(tái)
\t\t6．4．2 腦機(jī)融合下的雙機(jī)械臂系統(tǒng)
\t\t6．4．3 腦機(jī)融合下的智能車系統(tǒng)
\t6．5 基于遷移學(xué)習(xí)的腦機(jī)融合特征辨識(shí)
\t\t6．5．1 遷移學(xué)習(xí)的TrAdaBoost 算法
\t\t6．5．2 分類器的傳統(tǒng)訓(xùn)練對(duì)照方法
\t\t6．5．3 針對(duì)腦機(jī)融合系統(tǒng)的評(píng)價(jià)指標(biāo)
\t\t6．5．4 遷移學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)訓(xùn)練方法的對(duì)比與分析
\t\t6．5．5 系統(tǒng)性能與電位特征的相關(guān)性分析
\t主要參考文獻(xiàn)
第7章 磁刺激穴位腦電特征分析與腦電源定位
\t7．1 磁刺激與針灸
\t7．2 磁刺激穴位腦電特征分析
\t\t7．2．1 磁刺激穴位腦電時(shí)頻分析
\t\t7．2．2 磁刺激穴位腦電復(fù)雜度分析
\t7．3 磁刺激穴位腦電源定位分析\t 136
\t\t7．3．1 磁刺激內(nèi)關(guān)穴腦電誘發(fā)電位分析
\t\t7．3．2 磁刺激內(nèi)關(guān)穴誘發(fā)電位源定位分析
\t主要參考文獻(xiàn)
第8章 磁刺激穴位的腦功能網(wǎng)絡(luò)分析
\t8．1 磁刺激穴位與非穴位的腦功能網(wǎng)絡(luò)
\t8．2 磁刺激不同穴位的腦功能網(wǎng)絡(luò)
\t8．3 磁刺激穴位作用于工作記憶的腦功能網(wǎng)絡(luò)
\t主要參考文獻(xiàn)
第9章 腦疲勞的腦功能網(wǎng)絡(luò)分析
\t9．1 腦疲勞概述
\t9．2 腦疲勞實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
\t9．3 腦疲勞腦功能網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建
\t9．4 腦功能網(wǎng)絡(luò)特征參數(shù)分析
\t\t9．4．1 腦功能網(wǎng)絡(luò)局部特征參數(shù)分析
\t\t9．4．2 腦功能網(wǎng)絡(luò)全局特征參數(shù)分析
\t主要參考文獻(xiàn)
第10章 亞健康失眠的腦功能網(wǎng)絡(luò)分析
\t10．1 亞健康失眠概述
\t10．2 亞健康失眠實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)獲取
\t10．3 失眠靜息態(tài)腦功能網(wǎng)絡(luò)特征分析
\t10．4 磁刺激對(duì)失眠腦功能網(wǎng)絡(luò)的影響
\t主要參考文獻(xiàn)
第11章 語(yǔ)言認(rèn)知的腦功能網(wǎng)絡(luò)分析
\t11．1 大腦的語(yǔ)言加工與功能定位\t 191
\t\t11．1．1 語(yǔ)言功能區(qū)
\t\t11．1．2 語(yǔ)言處理過(guò)程
\t\t11．1．3 語(yǔ)言功能定位研究現(xiàn)狀
\t11．2 語(yǔ)言認(rèn)知實(shí)驗(yàn)及腦電數(shù)據(jù)采集
\t11．3 語(yǔ)言認(rèn)知腦電數(shù)據(jù)處理方法\t 196
\t\t11．3．1 數(shù)據(jù)預(yù)處理
\t\t11．3．2 時(shí)頻功率譜估計(jì)
\t\t11．3．3 時(shí)變動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型
\t11．4 語(yǔ)言認(rèn)知的時(shí)變動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建與分析
\t\t11．4．1 發(fā)音不同階段的腦網(wǎng)絡(luò)連接
\t\t11．4．2 不同類型音節(jié)發(fā)音階段的網(wǎng)絡(luò)連接
\t\t11．4．3 語(yǔ)言任務(wù)下腦網(wǎng)絡(luò)度中心度分析
\t\t11．4．4 語(yǔ)言任務(wù)下腦網(wǎng)絡(luò)特征向量中心度分析
\t主要參考文獻(xiàn)