經(jīng)顱多普勒是一種利用超聲波的多普勒效應(yīng)檢測顱內(nèi)各主要血管及其分支的血流動力學(xué)參數(shù)的腦血管疾病檢測方法,被廣泛應(yīng)用于醫(yī)學(xué)臨床監(jiān)護和檢測。傳統(tǒng)經(jīng)顱多普勒超聲檢測儀體積較大,應(yīng)用受到限制。近些年嵌入式硬件設(shè)備性能的提升,為經(jīng)顱多普勒超聲檢測儀的小型化和便攜化提供了可能。本課題主要實現(xiàn)面向運動強度監(jiān)測的經(jīng)顱多普勒軟件系統(tǒng)開發(fā),該系統(tǒng)由客戶端和服務(wù)器兩部分組成�？蛻舳塑浖\行在Android平臺上,具有便攜易用的特點,用戶可以在家中對顱腦生理參數(shù)進行長期監(jiān)測。服務(wù)器端軟件運行在Web平臺上,用戶的檢測數(shù)據(jù)實時同步到服務(wù)器端軟件,方便醫(yī)生遠(yuǎn)程分析和診斷。該系統(tǒng)獨有的運動強度監(jiān)測算法,可利用用戶的腦血流參數(shù)實時監(jiān)測用戶運動狀態(tài),防止用戶發(fā)生運動過量等危險。本課題的研究內(nèi)容如下:首先,本文給出普通經(jīng)顱多普勒模式和M-模經(jīng)顱多普勒模式的相關(guān)算法,使用MATLAB對兩種模式的相關(guān)算法進行仿真并驗證功能。在仿真過程中通過優(yōu)化參數(shù),改善算法成像質(zhì)量。其次,采集用戶運動過程中的經(jīng)顱多普勒生理參數(shù),使用不完全窮舉的封裝式特征選擇算法選取特征參數(shù),使用SVM分類算法訓(xùn)練樣分類模型,使該訓(xùn)練模型具有判斷用戶運動狀態(tài)的...

【文章頁數(shù)】：78 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 課題研究背景及意義
        1.1.1 課題研究背景
        1.1.2 課題研究意義
    1.2 研究現(xiàn)狀及分析
        1.2.1 經(jīng)顱多普勒研究現(xiàn)狀
        1.2.2 運動強度監(jiān)測研究現(xiàn)狀
    1.3 本文主要的研究內(nèi)容
    1.4 論文結(jié)構(gòu)
第2章 經(jīng)顱多普勒系統(tǒng)的理論基礎(chǔ)
    2.1 引言
    2.2 普通經(jīng)顱多普勒模式
        2.2.1 壁濾波
        2.2.2 頻譜變換
        2.2.3 包絡(luò)提取
    2.3 M-模經(jīng)顱多普勒模式
        2.3.1 壁濾波
        2.3.2 血流平均速度估計
    2.4 本章小結(jié)
第3章 基于SVM的運動強度監(jiān)測算法研究
    3.1 引言
    3.2 SVM算法原理
    3.3 實驗數(shù)據(jù)采集及預(yù)處理
        3.3.1 實驗數(shù)據(jù)采集
        3.3.2 實驗數(shù)據(jù)預(yù)處理
    3.4 運動強度監(jiān)測的特征選擇
    3.5 特征選擇及分類結(jié)果
        3.5.1 特征選擇結(jié)果及分析
        3.5.2 分類結(jié)果及分析
    3.6 本章小結(jié)
第4章 Android平臺客戶端軟件開發(fā)
    4.1 引言
    4.2 軟件整體架構(gòu)設(shè)計
    4.3 軟件界面設(shè)計與實現(xiàn)
        4.3.1 軟件整體界面設(shè)計與實現(xiàn)
        4.3.2 經(jīng)顱多普勒全局頁面設(shè)計與實現(xiàn)
        4.3.3 經(jīng)顱多普勒頻譜頁面設(shè)計與實現(xiàn)
        4.3.4 數(shù)據(jù)可視化頁面設(shè)計與實現(xiàn)
        4.3.5 登錄頁面設(shè)計與實現(xiàn)
        4.3.6 注冊頁面設(shè)計與實現(xiàn)
    4.4 經(jīng)顱多普勒模塊開發(fā)
        4.4.1 經(jīng)顱多普勒模塊的程序架構(gòu)
        4.4.2 經(jīng)顱多普勒模塊的線程結(jié)構(gòu)
        4.4.3 經(jīng)顱多普勒模塊的緩存結(jié)構(gòu)
    4.5 運動強度監(jiān)測模塊開發(fā)
    4.6 Android客戶端數(shù)據(jù)庫模塊開發(fā)
        4.6.1 數(shù)據(jù)庫框架的選擇
        4.6.2 數(shù)據(jù)庫設(shè)計與實現(xiàn)
    4.7 本章小結(jié)
第5章 Web平臺服務(wù)器端軟件開發(fā)
    5.1 引言
    5.2 軟件整體架構(gòu)設(shè)計
        5.2.1 HTTP協(xié)議與Web服務(wù)器
        5.2.2 服務(wù)器端軟件架構(gòu)設(shè)計
    5.3 賬號管理模塊開發(fā)
        5.3.1 登錄驗證模塊
        5.3.2 賬號注冊模塊
    5.4 Web服務(wù)器數(shù)據(jù)庫模塊開發(fā)
        5.4.1 數(shù)據(jù)庫框架的選擇
        5.4.2 數(shù)據(jù)庫設(shè)計與實現(xiàn)
    5.5 數(shù)據(jù)同步模塊設(shè)計與實現(xiàn)
        5.5.1 數(shù)據(jù)同步算法研究
        5.5.2 數(shù)據(jù)傳輸格式設(shè)計
        5.5.3 數(shù)據(jù)同步模塊實現(xiàn)
    5.6 數(shù)據(jù)挖掘接口設(shè)計與實現(xiàn)
    5.7 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其它成果
致謝



本文編號：3838515