• 摘要5-7
• Abstract7-12
• 第1章 緒論12-22
• 1.1 課題的研究意義12-13
• 1.2 麻醉深度評(píng)價(jià)與監(jiān)測(cè)方法概述13-20
• 1.2.1 臨床麻醉深度的研究背景14
• 1.2.2 麻醉深度評(píng)價(jià)方法的發(fā)展14-16
• 1.2.3 麻醉深度監(jiān)測(cè)方法16-19
• 1.2.4 存在的問題19-20
• 1.3 研究目的20
• 1.4 論文內(nèi)容安排20-22
• 第2章 體征信號(hào)特征與分析方法22-46
• 2.1 關(guān)鍵體征信號(hào)22-27
• 2.1.1 腦電信號(hào)22-25
• 2.1.2 心電信號(hào)25-27
• 2.2 信號(hào)處理分析方法27-44
• 2.2.1 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)27-29
• 2.2.2 經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸夂拖柌攸S變換29-39
• 2.2.3 近似熵、樣本熵和多尺度熵39-44
• 2.3 本章小結(jié)44-46
• 第3章 體征信號(hào)濾波算法研究46-65
• 3.1 基于形態(tài)學(xué)的心電信號(hào)濾波算法47-55
• 3.1.1 形態(tài)學(xué)濾波算法的改進(jìn)47-48
• 3.1.2 基于形態(tài)學(xué)的約束適應(yīng)QRS提取算法48-51
• 3.1.3 基于形態(tài)學(xué)和EMD的心電信號(hào)濾波算法51-55
• 3.2 基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸獾哪X電信號(hào)濾波算法55-63
• 3.2.1 EMD、EEMD、CEEMD和MEMD方法的比較57-60
• 3.2.2 基于MEMD和樣本熵的眼電信號(hào)濾波算法60-63
• 3.3 本章小結(jié)63-65
• 第4章 麻醉深度評(píng)價(jià)方法研究65-99
• 4.1 心率變異性65-71
• 4.1.1 人體自主神經(jīng)系統(tǒng)簡(jiǎn)介65-66
• 4.1.2 心率變異性66-68
• 4.1.3 心率變異性的分析方法68-71
• 4.2 基于HHT的血流變異性麻醉深度評(píng)價(jià)方法71-84
• 4.2.1 血流變異性72-73
• 4.2.2 基于HHT的血流變異性麻醉深度評(píng)價(jià)指標(biāo)73-74
• 4.2.3 臨床數(shù)據(jù)分析74-83
• 4.2.4 結(jié)論83-84
• 4.3 基于腦電信號(hào)多尺度熵的麻醉深度評(píng)價(jià)方法84-97
• 4.3.1 近似熵、樣本熵和多尺度熵在麻醉監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用85-88
• 4.3.2 多尺度自適應(yīng)重采樣熵88-97
• 4.4 本章小結(jié)97-99
• 第5章 麻醉深度分析系統(tǒng)99-109
• 5.1 臨床數(shù)據(jù)采集過程99-100
• 5.2 系統(tǒng)設(shè)計(jì)100-101
• 5.3 系統(tǒng)描述101-105
• 5.3.1 主界面101-102
• 5.3.2 在線分析102-103
• 5.3.3 離線分析103-104
• 5.3.4 手術(shù)信息錄入104-105
• 5.4 臨床數(shù)據(jù)分析結(jié)果105-108
• 5.5 本章小結(jié)108-109
• 第6章 總結(jié)與展望109-112
• 6.1 全文的主要工作和創(chuàng)新點(diǎn)109-111
• 6.2 下一步的工作111-112
• 致謝112-113
• 參考文獻(xiàn)113-123
• 作者在攻讀博士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文和其它相關(guān)研究成果123

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6 記者 段涵敏　通訊員 伍西明 武海亮;適宜麻醉深度可減少術(shù)后認(rèn)知功能障礙[N];湖南日?qǐng)?bào);2011年

7 張善鳳;麻醉藥不會(huì)影響孩子智力[N];江蘇科技報(bào);2003年

8 袁啟明;麻醉深度監(jiān)護(hù)儀前景看好[N];醫(yī)藥經(jīng)濟(jì)報(bào);2004年

9 張善鳳;麻醉藥會(huì)不會(huì)影響智力[N];中國(guó)消費(fèi)者報(bào);2003年

10 小峰;數(shù)字化技術(shù)：警察的好幫手[N];人民公安報(bào);2010年

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