一、SET OPERATOR-BASED METHOD OF DENOISING MEDICAL VOLUME DATA（论文文献综述）
刘伟伟[1]（2021）在《基于人工蜂群点云配准的人体静态建模》文中进行了进一步梳理近些年来,随着计算机视觉技术的不断改进,三维人体建模也不断的在医疗影像、工业建模、智能机器人等领域蓬勃发展。在扫描获得点云数据时,由于受扫描设备与环境的影响,点云数据中一般都会存在噪声点。而三维建模中配准技术又是最重要的一步,配准精度的优劣往往受点云数据质量与特征点精度的影响。在配准过程中由于特征点的多样以及配对速率的问题,往往导致不能取得较为准确的特征点对,直接影响了后期配准效果,降低了模型真实度。因此需要对点云数据进行去噪和特征点对的精确提取与配准,最终获得精度较高较为完整的三维人体模型。针对三维建模时对于点云精度要求较高的问题,本文提出了滤波去噪算法和最小二乘去噪算法的两步相结合的去噪方法,利用滤波去噪可以很好的去除模型边缘处和扫描背景中的一些噪声点,首次滤波去噪后再结合最小二乘法来进行二次去噪处理,去掉一些对配准无用的噪声点并且很好的保证了人体模型中基本特征的存在,很好的提高了后期点云配准的效率,缩短了配准的时间。针对配准过程中寻找特征点时间较长,本文首先利用点云微切平面中点的曲率信息来区分凹凸性,利用凹凸性找到模型中的特征点。极大的降低了后期需要配准的特征点数量,缩短了配准时间和计算成本。针对配准过程中需要较高精确度特征点的问题,本文提出了一种基于人工蜂群算法配准的人体建模技术,通过曲率信息特征点的随机选取,完成仿射变换矩阵的计算,然后根据变换后对应特征点之间的矢量关系找到最近最优的特征点对,最后计算特征点对法向量之间的夹角,并以夹角作为蜂群算法中的目标优化函数,从而不断迭代得到待配准点云中的最优匹配特征点,进而求得最优变换矩阵,最终驱动完成整体模型的配准,此算法能够极大的减少错误特征点对模型配准时产生的影响,从而最终完成模型的建立。本文利用人体点云模型进行配准实验,最终的实验结果表明,本文提出的两步相结合的去噪办法能够很好的减少离群噪点降低对后期配准的影响。再利用曲率信息寻找特征点并结合人工蜂群的目标函数迭代寻找最优的特征点对,最终实现人体模型的配准与建立。通过与其他配准建模算法的比较,本文提出的方法可以取得更好的配准效果最终完成人体建模。
王铁峰[2]（2021）在《基于图像处理的金标试纸检测系统研究》文中认为食品安全检测一直是检测行业的重点研究方向,随着胶体金技术的不断发展,研发人员开始利用该项技术对食品进行快速检测。但目前利用该项技术检测的仪器多存在检测耗时长、精度低、误差大、成本高等问题,因此设计一款快速,准确检测金标试纸条属性及浓度信息的仪器具有重要意义。本文借助图像测量的方式进行检测,通过CMOS摄像头采集金标试纸条图像信息然后对采集到的图像信息进行去噪处理,主控芯片提取处理后的图像的质控线（Control line,C线）和检测线（Testing line,T线）的颜色特征作为计算待测物质浓度的条件。主要研究内容如下:1)在传统的Adaboost算法的基础上根据金标试纸条检测系统中存在的实际问题对算法进行改进。在每次训练弱分类器时,计算所有样本的权重均值及标准差,设置样本权重上限。同时,修改弱分类器误差计算公式,增添一个系数k（k在0-1之间）,来提高自动识别目标区域的准确性。2)通过建立云模型得到质控线和检测线图像的特征向量夹角,并讨论不同颜色空间对云模型中的特征向量夹角与待测物质浓度的两者关系的影响。同时,通过MATLAB求得两者的函数关系,从而研究仪器定性、定量分析待测物质溶液浓度的方法。3)研发金标试纸检测系统的硬件电路以及软件程序,完成下位机的软硬设计。同时,开发一套PC机控制软件,可以通过PC机控制金标试纸检测系统,并设置参数。检测系统既可独立工作,又可以与PC机连接工作。在图像测量中存在的难点主要是金标试纸条上质控线和检测线的识别。传统的方法是通过模板匹配等方式进行定位,但定位过程中识别了无用的背景区域,增加后期数据分析的难度,降低检测的准确性。本文设计的金标试纸检测系统可以自动定位质控线和检测线的位置,系统可以准确的对金标试纸条进行定性、定量分析。定性分析准确率可达99%,定量分析在浓度范围为3ng/ml～18ng/ml时,误差小于8%。
张紫薇[3]（2021）在《基于深度学习的泪液光谱分类识别方法与疾病诊断应用研究》文中进行了进一步梳理在社会发展的历程中,由于人们越来越关注自己的身心健康,智能系统的高速发展和广泛应用也逐渐向医学领域扩展。脑梗死是一种常见的老年疾病,现在在年轻人身上也偶有发生。患上脑梗死后,不仅无法彻底根治,还存在死亡的风险,因此这种疾病逐步被人们重视。但是目前常规的影像学诊断方式的一些弊端已无法满足快速诊断脑梗死的需求。因此,为了能在疾病早期就诊断出患病,亟需提出一种可以快速在早期诊断脑梗死的机器辅助诊断手段。本文根据泪液拉曼光谱分析了泪液中的物质分配,提出了基于迁移学习的脑梗死泪液光谱的分类模型,并为了能够更精准的在早期诊断脑梗死,尝试了去除噪声的方法来提高分类的准确率。具体研究工作如下:1.提出基于迁移学习的泪液拉曼光谱脑梗死早期辅助诊断模型泪液拉曼光谱数据较少,迁移学习可以避免数据量小而导致的深度网络训练过拟合的问题,建立了全连接深度神经网络模型,卷积神经网络模型和VGG16网络模型,采用血清拉曼光谱数据集和矿物质拉曼光谱数据集对模型进行预训练,再将训练好的参数用于泪液拉曼光谱分类模型微调。实验表明,利用迁移学习的模型比非迁移学习的模型分类效果更好。2.构建基于小波变换的泪液拉曼光谱降噪模型泪液拉曼光谱由于其本身的特质以及测量条件的影响可能会存在一些噪声,这些噪声对分类结果会导致不好的效果。因此,建立一种基于小波变换的降噪模型,将原始泪液拉曼光谱输入模型后得到降噪后的光谱数据,将这些数据再次输入到之前建立好的分类模型中进行分类,并与未去噪时的分类结果进行对比。实验表明,小波变换去噪方法可以去除泪液拉曼光谱中存在的噪声,而且降噪后的光谱分类结果优于未降噪的分类结果,进一步说明了深度学习方法在泪液拉曼光谱分类上的可行性。
刘畅[4]（2021）在《眼前节虚拟手术中物理模型构建与形变算法研究》文中进行了进一步梳理计算机虚拟手术即在计算机中对生物组织或器官进行手术操作的模拟,计算机虚拟手术可以用于手术前的规划,其软件的核心部分是组织或器官模型的建立,以及对模型进行形变、切割等模拟操作所需的算法。本文研究眼前节虚拟手术,所涉及的对象主要是以角膜为代表的软组织,故核心部分是软组织形变模型的构建,以及模型形变算法。本文使用光学相干层析成像技术（Optical Coherence Tomography）获取离体猪眼球的眼前节的三维成像数据,以此数据为依据使用质点弹簧模型（Mass-Spring Model）和基于位置动力学方法（Position Based Dynamics）两种方法建立了眼前节软组织模型并进行形变模拟,并且在此基础上完成一个眼前节虚拟手术软件。搭建光学相干层析成像系统对多个离体猪眼球进行了扫描成像,获取了一系列离体猪眼球切片图像,通过三维重建的方法处理这些数据,绘制出猪眼前节的几何形状。并在实时扫描猪眼球时对猪眼球施加不同的载荷,记录猪眼前节在不同受压情况下的形变情况,这些数据描述了猪角膜的外形,以及其中角膜等软组织的物理性质。根据得到的数据建立角膜的网格模型,在此模型的基础上使用质点弹簧模型和基于位置动力学方法这两种方法分别进行网格模型的形变模拟。质点弹簧模型由一系列通过弹簧相连结的质点构成,以此模拟物体内部的相互作用;基于位置的动力学方法通过建立质点与质点之间的约束条件将一系列质点构建为一个模型整体。上述角膜网格模型的形变模拟是眼前节虚拟手术软件的核心模块,在此基础上加入碰撞检测、使用Open GL进行的图形绘制和使用CUDA控制的GPU加速计算等模块,并利用Qt设计用户控制界面,完成一个完整的眼前节虚拟手术软件。本文获得了使用真实猪眼球实验的OCT扫描数据绘制成的三维图像,基于两种不同的方法在计算机中建立了两种可形变的角膜模型并进行了对比。完成的虚拟手术软件可以用来了解受到不同压力条件的情况下眼球可能会出现的形态变化。
丁植[5]（2021）在《复杂曲面测量点云精确配准与余量计算》文中进行了进一步梳理在位测量与反馈加工一体化是保证曲面轮廓精度的有效手段,在机测量将测量点云和模型点云进行配准后进行余量求解生成G代码反馈至机床完成误差补偿,因此点云配准和余量精确求解将直接影响在位测量的准确度,是在位测量及反馈加工数据处理中至关重要的一个步骤,也是反馈加工过程中重要环节之一。然而,点云配准对于初始位姿有较高的要求并易陷入局部最优,会影响点云配准的精确度。另一方面,目前大部分的余量求解算法以点为三角面片顶点,求取点到面的距离时则会产生较大误差。为此,本文主要研究了基于蒙特卡洛和Pincus定理优化的ICP算法,避免了点云局部收敛的问题;分析了余量精确求解模型,研究了余量求解的两个关键步骤即法向量求解和曲面构建;最后开发了基于所提算法的软件系统,通过对比实验验证其精度。主要内容如下:首先针对点云配准中存在的问题,研究了基于蒙特卡洛和Pincus定理优化的ICP算法。对噪声产生的原因进行分析,结合在位测量系统采集到的点云数据的特点,比较各种去噪算法优缺点后采用高斯滤波和双边滤波结合的去噪方法,粗配准阶段选用正态分布转换,完成点云预处理;研究了基于蒙特卡洛和Pincus定理优化的ICP算法,该算法基于Pincus定理,将闭区间全局优化问题转换为积分极限问题,并通过样本平均的方法来逼近全局最优解,以上一步Markov链均值作为下一步Markov链初始状态,避免了求解过程收敛至局部最优解的情形。然后针对离散点云加工余量求解问题,研究了基于全局三维Delaunay三角优化处理的余量精确求解方法。将余量求解问题分解为法向量求解和曲面构建两个关键步骤,采用点云与重心之间的距离对主成分分析法进行加权处理,解决因点云数据贡献度不同导致法向量求解不准确的问题;针对余量求解过程中因离散曲面重构精度不足导致余量求解不准确的问题,分析了采样点在所属面片中的位置对求解精度的影响,研究了全局三维Delaunay三角优化方法,生成了泰森多边形测量曲面,保证了余量求解过程中曲面重构的精度。最后分析软件功能需求,并对软件功能框架以及功能模块进行了详细合理的规划,然后基于根据本文所提算法完成了软件功能模块的开发工作。基于Visual Studio、QT Design和MATLAB开发了包括点云去噪、点云配准和余量求解功能集成的软件系统,最后利用实验数据对集成的软件进行功能验证,对传统算法和本文所开发软件进行效率以及精确度等多个维度的对比比较,证明该算法的优越性,并用标准点云对软件功能进行测试,验证该算法精度。
梁璐[6]（2020）在《基于UWB雷达系统的人体呼吸心跳信号检测方法》文中研究指明目前随着雷达技术呈现出日新月异的变化,其应用领域也越来越广泛,基于UWB雷达系统的人体呼吸心跳信号检测方法,是在一定区域内、隔着某些介质（如墙壁、衣物等）、且在不接触被监测对象的条件下对该目标的呼吸心跳信号进行监测并提取的技术,该技术具有远程监控、信号穿透能力高、不易受到干扰、精度高、非接触等优点。在医学检测、救援搜索、穿墙检测、现代战争及家庭日常监护都有广泛的应用价值。然而非接触式的人体呼吸心跳检测雷达系统还存在一些问题需要解决,如:由于UWB雷达系统会受外界环境的噪声干扰,且人体的呼吸心跳信号强度微弱,所以会导致雷达所接收到的信号随机性较强,从而增加了在低信噪比条件下从雷达回波中将目标的呼吸心跳信息提取出来的难度;选取合适的算法进行对回波信号实时处理从而对被测目标的生命体征信息实时且长期的检测等。为了可以准确地采集被测目标的呼吸心跳信号,回波信号的去噪处理和对呼吸心跳信息的提取就显得非常重要。本文着重介绍怎样根据目标雷达回波重构呼吸心跳的技术。本文主要从构建完整的UWB雷达硬件系统和呼吸心跳信号提取算法两方面入手,根据实际情况并结合上述问题展开了相关研究,具体工作如下:具体分析了UWB呼吸心跳监测雷达的硬件系统,通过对该雷达系统相应的参数指标进行计算,设计了电路图和PCB,选取了合适的天线、主控芯片（信号处理芯片）、信号发生模块、功率放大器、功分器、模数转换芯片等相关元器件。建立了一套完整的用于呼吸心跳检测的UWB雷达硬件系统。针对目标回波信号信噪比较低的问题,建立了信号回波去斜接收模型,提出均值滤波的方法,并通过相干积累,提高信噪比。然后利用MATLAB验证了该方法的有效性。针对非接触式人体呼吸心跳检测时,人体呼吸造成的胸腔起伏能量远远大于心跳造成的人体微动能量,由于目标回波信号是由人体肺部扩张、收缩及心脏跳动所共同产生的结果,同时人体的呼吸频率和心跳频率在频谱上存在一定的重叠部分。本文采用了加权稀疏重构和正交匹配追踪算法对回波信号进行重构。并通过MATLAB验证了该方法的有效性。最后通过实际实验让雷达系统采集正常人的呼吸心跳信号,并用上述的算法进行回波信号处理,可以得到较好的呼吸心跳信号。为了保证实验的准确性和客观性,在后续进行了多组实验,实验结果的频率误差均在可接受范围内。
夏冬[7]（2020）在《基于堆栈自编码器的脉搏信号的去噪和检测研究》文中研究说明心率是人体最重要的生理参数之一,在临床诊断与病人的健康监护上起很大作用。心率异常是多种心血管疾病的高危因素,通过监测心率,可以提前预防很多心血管疾病的发生。目前,测量心率最准确的方法有心电图和脉搏血氧饱和度传感器等,医院中精度高但使用不便的心电图仪已不能满足人们对心脏进行日常监护的需求。因此基于光电容积脉搏波（Photo Plethysmo Graphy,简称PPG）技术的可穿戴式心率测量设备被广泛应用于心率监测领域。基于PPG的穿戴心率检测系统成本较低,应用比较普遍,但易受干扰,测量精度有待提高。PPG信号采集过程中,往往包含工频干扰、基线漂移、肌电噪声等信号,针对当前动态心率测量方法中存在心率监测准确度不高的缺点,提出使用深度学习算法对PPG信号去噪与心率检测。堆栈降噪自编码网络是一种无监督的深度学习模型,通过类似于深度网络的逐层叠加机制,由若干个降噪自编码器堆叠起来而成。本文对堆栈自编码器进行脉搏信号的去噪和检测展开了研究,其中第一部分是脉搏信号的去噪和心率测量,另一部分是心率异常检测研究。本文主要内容如下:（1）对PPG信号去噪,即如何消除PPG信号中运动噪声对进行可靠的心率测量的影响。同时,使用PPG信号测量心率。在生理参数检测中,心率可用于监测人体每日的运动量是否超标,也能够为医学诊断提供参考。对比傅里叶变换和小波变换,本文基于堆栈自编码器的脉搏信号的去噪,结合自适应阈值（ADT）方法计算心率,从而实现对运动状态下干扰严重的PPG信号进行心率测量。（2）使用PPG信号计算心率进行心率异常检测。每个测试者PPG信号都对应其独有特征,深度学习学习到这些特征内在规律。本文采用深度学习卷积神经网络分类方法,判别心率异常或正常的诊断。针对传统心率失常智能诊断中特征学习困难,且需要掌握大量的信号处理方法和诊断经验,提出直接从PPG信号数据出发对心率失常状态进行分类识别的新方法。该方法由于免除了智能诊断的显式特征提取阶段,从而能够减少人工参与因素,摆脱了对大量信号处理技术与诊断经验的依赖。实验所研究的方法对心率异常检测的实现具有较好的识别能力,能够完成心率失常特征的自适应提取,增强了医疗心率信号去噪和异常检测的智能性。
蒲笑秋[8]（2020）在《基于EUS的多模态消化道肿瘤图像融合技术研究》文中进行了进一步梳理众所周知,图像显示的信息是直观、具象的,所谓“百闻不如一见”。为了获得人体体内器官图像信息,超声无疑是常用的一种医学检查和诊断的手段,其应用可谓十分广泛,在消化、泌尿、妇产及心血管等科室的日常检查中均有使用。据估计,作为消化系统疾病之消化道肿瘤已成为我国最常见的恶性肿瘤,食管癌、胃癌和结直肠癌每年有超过100万人因此而死亡,对消化道肿瘤的预后做出改善的最关键也是最简单的措施就是早期治疗。有鉴于此,本文依托国家重点研发项目“数字诊疗装备研发”重点专项“电磁声光耦合式陡脉冲高压电场（s PEF）无创胃癌治疗系统研制”（项目编号:2018YFC0115300）,以消化道肿瘤电磁学、光学和声学物理特征的变化规律为切入点,依据EUS检查的消化道肿瘤超声图像,开展了消化道肿瘤超声图像三维重建技术及其三维超声图像与光学内镜图像融合技术等研究工作。主要包括:（1）在广泛调研国内外文献与阅读基础上,明确了肿瘤消融程度实时评估是确保肿瘤消融安全有效的关键因素。基于此,针对消融过程中从生物形态表征上缺乏特异、明确的衡量指标,研究分析了消化道肿瘤的形态特征、位置及边界范围的确定,这对于早癌的精准治疗,其意义十分深远。（2）鉴于存在因超声图像本质特征导致的模糊不明边界,因生理运动或操作取向导致的虚假边界,以及广泛存在高水平斑点噪声等不利影响,很难直接利用现有算法实现医学超声图像的三维重建,为此,开展了超声图像滤波处理等数字图像预处理研究工作。提出了一种基于稀疏表示的图像滤波算法,其对于合成散斑图像和实际医学超声影像的去噪在主观评价和CNR等客观指标上均能取得良好效果。（3）针对可见光图像和超声影像特征信息不匹配,空间信息不对称,直接融合匹配难度大的问题,采用了三维重建后融合的思路,详细分析了面绘制和体绘制的特点,并选用光线投射算法完成了超声影像的重构。结果表明体绘制重建更具优势,与未滤波的重建效果相比,利用本文算法进行滤波后重建的三维图像能够更好的对图像信息进行展示。（4）由于常用的消化道内镜检查得到的二维可见光图像无法提供更多有用的解剖信息,为此阐述了单一模态的局限性和多模态图像的互补性,通过多模态图像配准和融合挖掘多源生物信息的内在关联性,建构了配准融合2D可见光图像和3D超声图像的原理及技术方法。即,通过从重建的3D超声体积创建2D超声投影并将其配准到光学图像来配准这两种不同的图像,配准完成后,则将可见光图像投影到3D超声上完成融合,并结合主观评价对其进行评估。研究结果表明,该程序结合肿瘤生物学信息,将可见光图像和超声图像进行有效融合,可以从宽度和深度两个维度确定肿瘤浸润范围。不仅可对肿瘤病灶实现多角度多层次的定位和分析,而且为肿瘤诊断分期以及后续治疗的肿瘤消融效果提供可靠精确的辅助判断信息。
刘启阳[9]（2020）在《心脏健康评估系统的设计与实现》文中研究说明随着科学技术的飞速发展,国民生活方式发生了翻天覆地的变化,我国网民规模更是与日俱增,科技带来的便利使得人们越来越依赖互联网产品,随之而来的是,人们对于健康的关注度也日益提升。心脏病是威胁人体健康的危险疾病之一,近年来心脏病的发病率逐渐升高。其中,心律失常在致使心脏病发病的诸多病因中占了很大的比例,这使得诊断心律失常成为了行业内研究的热点课题。心电信号可以反映出人体心脏活动的相关信息,便于进行心律失常检测,因此对心电信号进行分析处理有助于心脏病的预防、诊断和治疗。在互联网高度发达的今天,如何通过低成本了解自己的心脏健康状况成为了市场上迫切需要解决的问题。本文主要通过处理人体心电信号在各波段的特征来检测用户的心率失常状况,采用小波变换阈值降噪的方法对原始ECG信号进行降噪处理,消除原始信号中的基线漂移、工频干扰和肌电干扰噪声。选择了一种基于小波变换的模极大值法来检测R波,使信号经小波变换分解后,再选择合适的阈值,找出各尺度中的正负极大值对,通过比较模极大值与阈值的关系,找到正负极大值对的零交叉点即为R峰值点。本文将心律失常分为窦性心律失常、期间收缩、阵发性心动过速、扑动与颤动和心脏传导阻滞5大类,通过对QRS波的识别计算RR间期与瞬时心率等特征,以此来判断心律失常。最后,结合对ECG信号处理分析的相关研究,根据软件开发规范的相关流程,开发实现了心脏健康评估系统,具有用户自主上传心电信号,心电图可视化展示以及心律失常分析和心脏健康评估等主要功能。并详细阐述了需求分析、概要设计、详细设计、系统实现和系统测试等过程。
文斌[10]（2020）在《多通道脑电同步测量及应用系统的研制》文中指出脑信息研究一直是人们关注的重要领域,其中脑电信号分析是重要的手段,EEG研究越来越广泛应用在临床诊断和科学研究领域中,而EEG是由脑电神经元产生的一种生物电信号,具有幅值极弱、易受干扰的特点,随着生命信息监测技术的发展,为获取可靠的脑电信号提供了解决方案,因此,为满足这些领域的应用所需的脑电信号,本文设计了一种高性能16通道脑电信号同步采集系统。本文结合了传感器技术和现有的烧结工艺,提出脑电传感器设计方案,并交于第三方公司进行设计,并对核心技术指标进行了出厂测试。本文系统设计主要分成硬件部分、软件部分和算法部分进行系统搭建。硬件设计部分主要包括关键元器件的选型和以及硬件电路设计。最终系统采用锂电池供电,EEG核心板卡采集数据,Wi Fi模块无线传输方案。能够将多通道的EEG数据和所有电极的阻抗监测数据通过无线传输到上位机。软件设计部分主要包括下位机软件设计和上位机软件设计。下位机设计主要分为外围电路的驱动代码编写,控制数据的采集和数据传输代码的编写。上位机设计主要分为监测软件和数据回放软件。监测软件能够实现数据的实习显示和数据保存。数据回放软件能够对保存的数据进行数据录入和数据回放处理。算法部分主要包括EEG数据的去噪和相关预处理,进行了EEG基本参数的计算。为保证脑电采集系统可靠性,对本文自主研制的脑电采集系统进行了相关标准测试。按照JJG1043-2008和IEC80601-2-26标准对本文系统的关键指标进行了测试,其中共模抑制比达到110d B,输入噪声小于1u V。并且对恒流源阻抗检测电路进行了误差测试,所有通道的阻抗检测实际阻抗和参考阻值平均误差的绝对值小于200Ω,测量误差小于±1%。为了进一步验证本文系统的可靠性,本文设计了对比验证实验。设计脑电电极输入噪声对比实验,结果证明本文设计的脑电电极噪声更低,性能很好。同时将自主设计的脑电采集设备和德国BP公司的AMP设备设计了SSVEP对比实验,采集了16位受试对象的脑电数据,进行数据处理与分析,两种设备测试结果没有显着性差异。通过系统关键性指标测试和脑电相关对比验证实验,验证了本文设计的16导联脑电采集系统性能较好,符合相关标准,并能够满足相关脑电科学研究。
二、SET OPERATOR-BASED METHOD OF DENOISING MEDICAL VOLUME DATA（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、SET OPERATOR-BASED METHOD OF DENOISING MEDICAL VOLUME DATA（论文提纲范文）
（1）基于人工蜂群点云配准的人体静态建模（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 建模相关的国内外研究现状 |
| 1.2.1 去噪的国内外研究现状 |
| 1.2.2 ICP及其他配准算法的国内外研究现状 |
| 1.2.3 群智能优化算法的国内外研究现状 |
| 1.3 本文工作内容及特点 |
| 1.4 本文组织结构 |
| 第二章 相关工作研究 |
| 2.1 三维模型的获取和存储 |
| 2.1.1 Kinect的简介 |
| 2.1.2 人体模型的获取与存储 |
| 2.1.3 PCL库介绍 |
| 2.2 最小二乘理论 |
| 2.2.1 最小二乘的学习 |
| 2.2.2 常见最小二乘算法介绍与对比 |
| 2.2.3 常用改进最小二乘拟合算法介绍 |
| 2.3 传统的特征点提取算法 |
| 2.3.1 FPFH算法 |
| 2.3.2 ISS-SHOT算法 |
| 2.3.3 SIFT算法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 点云预处理与模型特征点的提取 |
| 3.1 三维人体模型的预处理方法 |
| 3.2 三维人体模型的去噪方法 |
| 3.2.1 滤波去噪 |
| 3.2.2 最小二乘去噪 |
| 3.3 曲率定义 |
| 3.4 基于切平面曲率信息的凹凸特征点的提取算法 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于人工蜂群配准算法的人体建模 |
| 4.1 蜂群算法的介绍 |
| 4.2 初步对应估计点对 |
| 4.3 基于人工蜂群配准算法的建模 |
| 4.3.1 特征点法向量计算 |
| 4.3.2 特征点法向量矢量间夹角 |
| 4.3.3 特征点对法向量夹角做为目标函数的优化迭代 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 实验结果与对比分析 |
| 5.1 数据集和实验环境 |
| 5.2 对比算法简介 |
| 5.2.1 基于FPFH配准算法的人体建模 |
| 5.2.2 基于NDT配准算法的人体建模 |
| 5.3 对比实验结果及分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 申请学位期间的研究成果 |
| 致谢 |
（2）基于图像处理的金标试纸检测系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究方法及现状 |
| 1.2.1 光敏电阻法检测 |
| 1.2.2 反射型光纤法检测 |
| 1.2.3 图像测量法检测 |
| 1.2.4 研究现状 |
| 1.3 本文的主要研究内容及章节安排 |
| 第2章 系统检测原理及算法 |
| 2.1 胶体金免疫层析技术 |
| 2.2 金标免疫层析技术的检测原理 |
| 2.3 彩色图像的颜色空间转换 |
| 2.3.1 RGB颜色空间 |
| 2.3.2 HSV颜色空间 |
| 2.3.3 CIELab颜色空间 |
| 2.4 定性分析方法 |
| 2.5 图像去噪部分 |
| 2.6 自动定位技术 |
| 2.6.1 传统的检测线与质控线的定位技术 |
| 2.6.2 传统Adaboost算法 |
| 2.7 特征值的提取及分析 |
| 2.7.1 灰度值法 |
| 2.7.2 云模型法 |
| 2.8 本章小结 |
| 第3章 检测系统的硬件开发与实现 |
| 3.1 检测系统的总体设计 |
| 3.2 主控芯片模块 |
| 3.2.1 主控芯片的介绍 |
| 3.2.2 主控芯片的系统架构 |
| 3.3 电源模块 |
| 3.3.1 电源电路设计 |
| 3.3.2 降压电路 |
| 3.4 数据采集模块 |
| 3.4.1 图像光照部分 |
| 3.4.2 图像采集部分 |
| 3.5 数据存储模块 |
| 3.5.1 SD卡模块 |
| 3.5.2 FLASH模块 |
| 3.5.3 SRAM模块 |
| 3.6 通信模块 |
| 3.6.1 USB通信接口 |
| 3.6.2 以太网通信系统 |
| 3.6.3 蓝牙通信系统 |
| 3.6.4 4G通信系统 |
| 3.7 人机交互模块 |
| 3.8 热敏打印机接口电路 |
| 3.9 本章小结 |
| 第4章 检测系统的软件开发与实现 |
| 4.1 数据采集与处理部分设计 |
| 4.1.1 图像的采集 |
| 4.1.2 图像的预处理 |
| 4.2 数据存储部分设计 |
| 4.2.1 图像存储部分 |
| 4.2.2 系统配置参数存储部分 |
| 4.3 基于改进Adaboost算法自动定位检测线与质控线技术 |
| 4.4 图像特征值提取与计算部分设计 |
| 4.5 通信部分设计 |
| 4.5.1 4G通信部分 |
| 4.5.2 以太网通信部分 |
| 4.5.3 蓝牙通信部分 |
| 4.6 人机交互部分设计 |
| 4.7 上位机的设计 |
| 4.8 本章小结 |
| 第5章 系统实验及分析 |
| 5.1 改进Adaboost算法验证 |
| 5.1.1 改进Adaboost算法实验结果 |
| 5.1.2 改进Adaboost算法实验分析 |
| 5.2 试纸图像特征值的夹角与浓度关系实验设计 |
| 5.3 定性定量实验设计 |
| 5.4 仪器一致性实验 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 研究总结 |
| 6.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
| 致谢 |
（3）基于深度学习的泪液光谱分类识别方法与疾病诊断应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文研究内容及章节安排 |
| 第2章 技术背景知识介绍 |
| 2.1 迁移学习 |
| 2.2 全连接神经网络 |
| 2.2.1 网络结构 |
| 2.2.2 激活函数 |
| 2.3 卷积神经网络 |
| 2.4 拉曼光谱预处理方法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于迁移学习的脑梗死泪液拉曼光谱分类 |
| 3.1 序言 |
| 3.2 泪液拉曼光谱数据 |
| 3.2.1 实验仪器 |
| 3.2.2 实验样本 |
| 3.2.3 拉曼光谱预处理 |
| 3.2.4 拉曼光谱分析 |
| 3.3 预训练拉曼光谱数据集 |
| 3.3.1 血清拉曼光谱数据集 |
| 3.3.2 矿物质拉曼光谱数据集 |
| 3.3.3 数据扩增 |
| 3.4 迁移学习模型 |
| 3.4.1 全连接深度神经网络模型 |
| 3.4.2 卷积神经网络模型 |
| 3.4.3 VGG16网络模型 |
| 3.4.4 迁移学习过程 |
| 3.5 实验结果及分析 |
| 3.5.1 实验结果 |
| 3.5.2 模型评价 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于小波变换的脑梗死泪液拉曼光谱降噪模型 |
| 4.1 序言 |
| 4.2 模型构建 |
| 4.2.1 基本原理 |
| 4.2.2 小波基的选取 |
| 4.2.3 阈值的选择 |
| 4.2.4 常用的阈值函数 |
| 4.3 实验结果及分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文及研究成果 |
（4）眼前节虚拟手术中物理模型构建与形变算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 |
| 1.1.1 光学相干层析成像在医学影像上的应用 |
| 1.1.2 虚拟手术和手术导航 |
| 1.1.3 虚拟现实技术和增强现实技术在医学上的应用 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 计算机中建立生物组织或器官模型的研究进展 |
| 1.2.2 软组织模拟的研究进展 |
| 1.2.2.1 质点弹簧模型在软组织模拟方面的研究进展 |
| 1.2.2.2 PBD模型在软组织模拟方面的研究进展 |
| 1.2.2.3 有限元模型及其它模型在软组织模拟方面的研究进展 |
| 1.2.3 虚拟手术和手术导航在实验和临床上的应用 |
| 1.3 本论文的主要研究内容以及创新点 |
| 1.4 本论文的结构与安排 |
| 第二章 利用OCT系统采集眼球的三维数据 |
| 2.1 用于采集数据的OCT系统 |
| 2.2 离体猪眼球的眼前节三维数据采集的操作 |
| 2.3 离体猪眼球眼前节三维成像数据分析和后处理 |
| 2.3.1 使用AMIRA软件对猪眼扫描数据进行处理 |
| 2.3.2 自行编写程序对猪眼扫描数据进行处理 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 眼前节软组织形变模拟 |
| 3.1 利用OCT数据建立角膜几何模型 |
| 3.2 基于质点弹簧模型的眼前节软组织结构模拟 |
| 3.2.1 质点弹簧模型的构成 |
| 3.2.2 基于质点弹簧模型的软组织模拟的程序实现 |
| 3.2.3 基于质点弹簧模型的软组织模拟结果分析 |
| 3.3 基于PBD模型的眼前节软组织结构模拟 |
| 3.3.1 约束条件及解约束条件 |
| 3.3.2 基于PBD模型的软组织模拟的数据结构和程序实现 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 眼前节虚拟手术软件的构建 |
| 4.1 眼前节虚拟手术模拟软件架构 |
| 4.2 软组织模型与虚拟手术器械之间的碰撞检测 |
| 4.3 利用OPENGL实现图像绘制 |
| 4.4 利用CUDA实现GPU加速计算 |
| 4.5 使用QT完成软件的用户界面 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 全文总结与展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 后续可能的工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（5）复杂曲面测量点云精确配准与余量计算（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 点云配准研究现状 |
| 1.2.2 余量求解研究现状 |
| 1.3 课题来源和主要内容 |
| 1.3.1 论文课题来源 |
| 1.3.2 论文主要内容 |
| 1.4 本章小结 |
| 2 基于马尔科夫蒙特卡洛(MCMC)的点云精确配准 |
| 2.1 点云数据预处理 |
| 2.1.1 基于高斯滤波的点云去噪处理 |
| 2.1.2 基于双边滤波的点云去噪处理 |
| 2.1.3 基于正态分布变换的点云粗配准 |
| 2.2 基于蒙特卡罗ICP算法的点云精配准 |
| 2.2.1 Pincus定理 |
| 2.2.2 Markov链蒙特卡洛(MCMC)方法 |
| 2.2.3 基于MCMC全局最优化算法 |
| 2.3 点云配准算法对比验证 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于Delaunay三角优化的点云余量精确求解 |
| 3.1 余量求解模型分析 |
| 3.2 离散点云加权曲率估算 |
| 3.3 基于贪婪三角优化的网格重构 |
| 3.3.1 基于贪婪三角法的测量网格重构 |
| 3.3.2 基于泰森多边形的测量曲面优化 |
| 3.4 余量精确求解模型 |
| 3.5 余量求解精度验证 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 面向高陡度曲面数据处理的软件开发与综合验证 |
| 4.1 软件系统功能需求分析 |
| 4.2 开发技术 |
| 4.3 软件系统主要功能模块设计 |
| 4.4 数值仿真与精度验证 |
| 4.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 |
| 致谢 |
（6）基于UWB雷达系统的人体呼吸心跳信号检测方法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 本文研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外相关领域研究现状 |
| 1.3 研究内容和论文结构 |
| 第二章 UWB雷达检测人体呼吸心跳的原理 |
| 2.1 UWB雷达工作原理 |
| 2.2 UWB雷达特点 |
| 2.3 人体呼吸心跳与胸腔起伏的关系 |
| 2.3.1 呼吸与胸腔起伏的关系 |
| 2.3.2 心跳与胸腔起伏的关系 |
| 2.4 压缩感知基本原理 |
| 2.5 总结 |
| 第三章 UWB呼吸心跳检测雷达系统的构建 |
| 3.1 雷达系统硬件指标 |
| 3.1.1 UWB呼吸心跳检测雷达的信号形式 |
| 3.1.2 信号工作频段及中心频率 |
| 3.1.3 UWB雷达天线参数 |
| 3.1.4 最大发射信号功率 |
| 3.1.5 谐波抑制 |
| 3.1.6 射频放大电路 |
| 3.1.7 三阶交调截点 |
| 3.2 雷达系统的设计 |
| 3.2.1 UWB信号发射模块 |
| 3.2.2 放大器模块 |
| 3.2.3 信号耦合模块 |
| 3.2.4 信号混频模块 |
| 3.2.5 LC滤波器模块 |
| 3.2.6 雷达回波信号采样模块 |
| 3.2.7 控制及信号处理模块 |
| 3.2.8 PCB |
| 3.3 UWB雷达系统的基本功能验证 |
| 3.4 总结 |
| 第四章 雷达回波信号中人体呼吸心跳信号提取算法研究 |
| 4.1 建立目标回波信号模型 |
| 4.2 信号去直和脉冲压缩的研究 |
| 4.2.1 均值法去除直流分量 |
| 4.2.2 沿距离向加窗脉压 |
| 4.3 信号去杂和目标距离锁定算法的研究 |
| 4.3.1 均值法去杂波 |
| 4.3.2 CFAR算法目标距离锁定 |
| 4.4 稀疏重构算法提取呼吸心跳信号的研究 |
| 4.4.1 稀疏重构算法的基本原理 |
| 4.4.2 改进后的稀疏重构算法 |
| 4.5 雷达回波信号处理结果分析 |
| 4.5.1 雷达回波信号处理流程 |
| 4.5.2 均值算法去直去噪结果分析 |
| 4.6 总结 |
| 第五章 PC端监控软件的设计与实现 |
| 5.1 C/S体系结构模式 |
| 5.2 PC端监控软件架构设计 |
| 5.3 PC端监控软件主要功能界面设计 |
| 5.4 PC端监控软件实现 |
| 5.5 总结 |
| 第六章 UWB人体呼吸心跳检测雷达探测试验 |
| 6.1 实际人体呼吸心跳检测试验 |
| 6.1.1 目标回波信号的获取 |
| 6.1.2 信号处理后的结果 |
| 6.1.3 人体呼吸心跳信号加权稀疏重构后的结果 |
| 6.2 总结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 工作总结 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间发表的学术成果 |
（7）基于堆栈自编码器的脉搏信号的去噪和检测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 1.4 本文结构安排 |
| 1.5 本章小结 |
| 第2章 国内外研究现状 |
| 2.1 脉搏波 |
| 2.1.1 脉搏波特征点 |
| 2.1.2 脉搏波特征参数提取 |
| 2.1.3 光电容积脉搏波描记法 |
| 2.2 PPG信号的去噪方法 |
| 2.2.1 小波变换 |
| 2.2.2 小波变换多尺度空间下的脉搏波预处理 |
| 2.3 心率和心率检测方法 |
| 2.3.1 心率与心率变异性 |
| 2.3.2 心率变异性分析 |
| 2.3.3 心率检测算法 |
| 2.4 深度学习网络模型 |
| 2.4.1 深度学习框架 |
| 2.4.2 自动编码器(AUTOENCODER) |
| 2.4.3 降噪自动编码器(DENOISING AUTOENCODER) |
| 2.4.4 堆栈降噪自编码网络 |
| 2.5 基于深度学习的脉搏波信号分类 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 基于堆栈自编码器的PPG信号去噪和心率测量 |
| 3.1 PPG信号实验数据获取 |
| 3.1.1 校企合作单位的数据集 |
| 3.1.2 MIT-BIH数据库及数据获取 |
| 3.2 PPG信号的去噪 |
| 3.2.1 傅里叶变换信号去噪 |
| 3.2.2 小波变换信号去噪 |
| 3.2.3 堆栈自编码器网络模型 |
| 3.2.4 基于堆栈自编码器的PPG信号去噪 |
| 3.3 PPG信号的心率测量 |
| 3.3.1 基于秒表的脉搏心率测量 |
| 3.3.2 基于小米运动手环的PPG信号心率测量 |
| 3.3.3 基于自适应阈值(ADT)和pan_tompkin算法的心率测量 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于深度学习的PPG信号心率异常检测 |
| 4.1 PPG信号深度学习心率异常检测 |
| 4.1.1 PPG信号特征提取 |
| 4.1.2 PPG信号心率异常检测 |
| 4.2 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 |
（8）基于EUS的多模态消化道肿瘤图像融合技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 消化道肿瘤 |
| 1.1.2 内镜超声检查 |
| 1.1.3 图像融合概述 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本课题的研究目的和意义 |
| 1.4 本文的主要研究内容及章节安排 |
| 1.4.1 主要研究内容 |
| 1.4.2 章节安排 |
| 第2章 超声图像预处理技术研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 超声成像系统 |
| 2.2.1 超声成像原理及特征 |
| 2.2.2 斑点噪声 |
| 2.2.3 成像系统的组成 |
| 2.3 超声图像去噪 |
| 2.3.1 常见的超声图像去噪算法 |
| 2.3.2 基于稀疏表示的超声图像去噪算法 |
| 2.3.3 实验结果与分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 超声图像三维重建技术研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 VTK概述及原理 |
| 3.3 基于面绘制的超声图像三维重建 |
| 3.3.1 面绘制概述 |
| 3.3.2 移动立方体算法 |
| 3.4 基于体绘制的超声图像三维重建 |
| 3.4.1 体绘制概述 |
| 3.4.2 光线投射算法 |
| 3.5 两种绘制算法的比较 |
| 3.6 胃部超声图像三维重建的实现 |
| 3.6.1 算法实现 |
| 3.6.2 实验结果与分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 超声图像与光学内镜图像融合技术研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 图像配准 |
| 4.2.1 配准算法及分类 |
| 4.2.2 几何变换 |
| 4.2.3 优化策略 |
| 4.3 图像融合 |
| 4.3.1 融合算法及分类 |
| 4.3.2 三维医学图像融合 |
| 4.4 实验结果与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 总结和展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（9）心脏健康评估系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 引言 |
| 1.1 课题背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 课题任务 |
| 1.3.1 课题内容 |
| 1.3.2 本人承担任务 |
| 1.4 论文结构 |
| 第二章 相关技术介绍 |
| 2.1 MIT-BIH数据库介绍 |
| 2.2 心电信号介绍 |
| 2.3 小波变换阈值降噪 |
| 2.3.1 小波变换 |
| 2.3.2 小波阈值降噪 |
| 2.3.3 小波基的选择 |
| 2.4 QRS波检测算法 |
| 2.4.1 差分法 |
| 2.4.2 希尔伯特变换法 |
| 2.4.3 关联积分法 |
| 2.4.4 基于小波变换的模极大值法R波检测的选择 |
| 2.5 心律失常检测算法的实现 |
| 2.6 MVVM框架的选择 |
| 2.7 MYSQL数据库选择 |
| 2.8 本章小结 |
| 第三章 系统的需求分析 |
| 3.1 业务需求分析 |
| 3.2 用户需求分析 |
| 3.3 系统功能需求分析 |
| 3.3.1 登录注册功能 |
| 3.3.2 个人基本信息功能 |
| 3.3.3 个人设置功能 |
| 3.3.4 心电数据上传功能 |
| 3.3.5 心电数据预处理功能 |
| 3.3.6 心电数据可视化功能 |
| 3.3.7 心电信号识别功能 |
| 3.3.8 心律失常判定功能 |
| 3.3.9 心电信号分析功能 |
| 3.3.10 心脏健康评估功能 |
| 3.3.11 心电变化趋势功能 |
| 3.4 系统的非功能需求分析 |
| 3.4.1 易用性需求 |
| 3.4.2 可靠性 |
| 3.4.3 可维护性需求 |
| 3.4.4 一般性性能需求 |
| 3.4.5 一般性安全性需求 |
| 3.4.6 可扩展性需求 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 系统的设计 |
| 4.1 系统软件层次架构设计 |
| 4.2 系统功能模块设计 |
| 4.2.1 个人信息设置模块的详细设计 |
| 4.2.2 心电分析模块的详细设计 |
| 4.2.3 心脏健康评估模块的详细设计 |
| 4.2.4 登录注册模块的详细设计 |
| 4.3 算法的详细设计 |
| 4.3.1 小波变换闽值降噪算法的详细设计 |
| 4.3.2 R波检测算法的详细设计 |
| 4.4 系统的数据库设计 |
| 4.4.1 E-R图设计 |
| 4.4.2 数据库表设计 |
| 4.5 系统的界面设计 |
| 4.5.1 易用性 |
| 4.5.2 合理性 |
| 4.5.3 规范性 |
| 4.5.4 导向性 |
| 4.5.5 协调性 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 系统的实现 |
| 5.1 系统开发环境介绍 |
| 5.2 心电分析模块的实现 |
| 5.2.1 心电数据上传功能的实现 |
| 5.2.2 心电数据降燥功能的实现 |
| 5.2.3 心电信号识别与心律失常判定功能的实现 |
| 5.2.4 心电数据可视化功能的实现 |
| 5.2.5 心电信号分析功能的实现 |
| 5.3 心脏健康评估模块的实现 |
| 5.4 个人信息设置模块的实现 |
| 5.5 登录注册模块的实现 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 系统测试 |
| 6.1 测试方法介绍 |
| 6.2 功能测试 |
| 6.3 性能测试 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 结束语 |
| 7.1 论文工作总结 |
| 7.2 问题和展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（10）多通道脑电同步测量及应用系统的研制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国内外研究现状概述 |
| 1.2.2 国内研究水平及现状 |
| 1.2.3 国外研究水平及现状 |
| 1.3 本文研究主要内容及创新点 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 创新点 |
| 1.4 本章小结 |
| 第二章 EEG相关知识及总体设计方案 |
| 2.1 EEG相关知识 |
| 2.1.1 EEG特点与分类 |
| 2.1.2 EEG采集电极导联 |
| 2.1.3 EEG采集电极与电极帽 |
| 2.2 EEG采集系统主要技术指标 |
| 2.3 系统总体设计方案 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 系统硬件设计 |
| 3.1 硬件系统设计 |
| 3.1.1 硬件框架 |
| 3.1.2 主要设计要求 |
| 3.2 硬件系统核心部分设计 |
| 3.2.1 供电电源模块与隔离模块 |
| 3.2.2 电源电路 |
| 3.2.3 前级和防除颤保护电路 |
| 3.2.4 前置放大电路 |
| 3.2.5 脑电信号滤波电路 |
| 3.2.6 后级放大电路 |
| 3.2.7 基线快速恢复电路 |
| 3.2.8 接触阻抗检测电路 |
| 3.2.9 A/D数据采集电路 |
| 3.2.10 MCU控制电路与WiFi模块 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 系统软件设计 |
| 4.1 软件系统架构设计 |
| 4.2 上位机软件设计 |
| 4.2.1 信息录入界面 |
| 4.2.2 上位机监测界面 |
| 4.2.3 数据保存界面 |
| 4.3 下位机软件设计 |
| 4.3.1 系统自检单元 |
| 4.3.2 阻抗检测单元 |
| 4.3.3 数据采集单元 |
| 4.3.4 数据传输单元 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 系统算法设计 |
| 5.1 算法总体设计 |
| 5.2 脑电信号处理 |
| 5.2.1 小波去噪 |
| 5.2.2 低通滤波器设计 |
| 5.2.3 高通滤波器设计 |
| 5.2.4 工频陷波器设计 |
| 5.3 基本参数计算 |
| 5.3.1 时域参数 |
| 5.3.2 频域参数 |
| 5.4 基本参数验证 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 系统集成与测试 |
| 6.1 系统集成 |
| 6.2 系统关键技术指标测试 |
| 6.2.1 增益测试 |
| 6.2.2 系统输入噪声测试 |
| 6.2.3 共模抑制比测试 |
| 6.2.4 耐极化电压测试 |
| 6.2.5 输入阻抗测试 |
| 6.2.6 频率响应测试 |
| 6.2.7 功耗测试 |
| 6.2.8 锂电池供电时间 |
| 6.2.9 与AMP关键指标对比 |
| 6.3 阻抗检测性能测试 |
| 6.3.1 恒流源电流测试 |
| 6.3.2 阻抗测试 |
| 6.4 WiFi无线传输测试 |
| 6.5 脑电电极验证实验 |
| 6.5.1 实验目的 |
| 6.5.2 实验方案 |
| 6.5.3 实验结果 |
| 6.5.4 实验结论 |
| 6.6 脑电相关实验 |
| 6.6.1 实验目的 |
| 6.6.2 实验方案 |
| 6.6.3 实验结果 |
| 6.6.4 实验结论 |
| 6.7 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 指导老师学术评语 |
| 答辩委员会决议书 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 |
四、SET OPERATOR-BASED METHOD OF DENOISING MEDICAL VOLUME DATA（论文参考文献）
- [1]基于人工蜂群点云配准的人体静态建模[D]. 刘伟伟. 北方工业大学, 2021(01)
- [2]基于图像处理的金标试纸检测系统研究[D]. 王铁峰. 长春理工大学, 2021(02)
- [3]基于深度学习的泪液光谱分类识别方法与疾病诊断应用研究[D]. 张紫薇. 新疆大学, 2021
- [4]眼前节虚拟手术中物理模型构建与形变算法研究[D]. 刘畅. 电子科技大学, 2021(01)
- [5]复杂曲面测量点云精确配准与余量计算[D]. 丁植. 大连理工大学, 2021(01)
- [6]基于UWB雷达系统的人体呼吸心跳信号检测方法[D]. 梁璐. 广西大学, 2020(07)
- [7]基于堆栈自编码器的脉搏信号的去噪和检测研究[D]. 夏冬. 湖北工业大学, 2020(03)
- [8]基于EUS的多模态消化道肿瘤图像融合技术研究[D]. 蒲笑秋. 中国科学院大学(中国科学院西安光学精密机械研究所), 2020(06)
- [9]心脏健康评估系统的设计与实现[D]. 刘启阳. 北京邮电大学, 2020(05)
- [10]多通道脑电同步测量及应用系统的研制[D]. 文斌. 深圳大学, 2020(10)