基于脑功能网络特征预测癫痫发作

目录

声明

第1章 绪论

1.1 癫痫预测

1.2 研究背景及意义

1.3 癫痫预测的研究现状

1.3.1 基于EEG的癫痫检测方法

1.3.2基于Depth EEG的癫痫检测方法

1.4 文章的项目来源、主要内容及章节安排

1.5 本章小结

第2章 癫痫预测的基础问题研究

2.1 信号类型问题

2.2 数据分段问题

2.3 发作前时间选择问题

2.4 关于功能性连接问题

2.4.1 部分定向相干法

2.4.2 非线性部分定向相干法

2.5 关于特征提取问题

2.6 本章小结

第3章 基于EEG数据的FBNs分析

3.1 数据采集与预处理

3.2 基于EEG信号的脑网络特征分析

3.2.1 FBNs的建立与分析

3.2.2 FBNs的特征分析—度

3.2.3 FBNs的特征分析—聚类系数

3.3 本章小结

第4章 基于Depth EEG数据的FBNs分析

4.1 数据采集与预处理

4.2基于Depth EEG信号的FBNs特征分析

4.2.1 相干性矩阵

4.2.2 神经质量模型

4.2.3 脑网络致痫性指数

4.2.4 节点致痫性指数

4.3 本章小结

第5章 基于FBNs特征的癫痫预测

5.1 基于EEG信号的发作预测分析

5.1.1 极限学习机

5.1.2 癫痫发作预测方案

5.2基于Depth EEG信号的发作预测分析

5.3 本章小结

第6章 总结与展望

6.1 工作总结

6.2 工作展望

致谢

参考文献

附录