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多输入麻醉控制系统的数据融合

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多输入麻醉控制系统的数据融合
论文目录
 
摘要第1-7页
ABSTRACT第7-16页
第1章 绪论第16-22页
  1.1 研究多输入闭环麻醉控制系统的意义第16-17页
  1.2 本课题的主要内容和特点第17-19页
  1.3 本论文的主要创新第19-20页
  1.4 系统整体设计方案第20-22页
第2章 麻醉学概述第22-52页
  2.1 麻醉学的发展历史第22-24页
    2.1.1 古代麻醉学发展史第22页
    2.1.2 现代麻醉学发展史第22-24页
    2.1.3 当代麻醉学发展史第24页
  2.3 麻醉的基本任务第24-25页
  2.4 麻醉工作的范畴第25-27页
  2.5 麻醉药物概述第27-37页
    2.5.1 麻醉药的发展史第27-34页
    2.5.2 麻醉药物的分类第34-37页
  2.6 根据麻醉区域划定的麻醉分类第37-40页
  2.7 当代麻醉学的发展趋势第40-46页
    2.7.1 麻醉学向围术期医学的转变第40-41页
    2.7.2 快速周转技术与“办公室麻醉”第41-43页
    2.7.3 低流量紧闭麻醉法(LFCCA)第43-44页
    2.7.4 靶控输注麻醉(TCI)第44-46页
  2.8 我国麻醉学发展现状第46-51页
    2.8.1 我国麻醉学已经融入世界第46-48页
    2.8.2 我国麻醉学进展状况第48-51页
  2.9 小结第51-52页
第3章 理想麻醉状态与麻醉深度监测第52-66页
  3.1 麻醉及麻醉状态的定义第52-53页
  3.2 麻醉深度第53页
  3.3 麻醉深度监测及临床意义第53-55页
    3.3.1 麻醉深度的临床判断第53-54页
    3.3.2 麻醉深度的仪器监测及临床意义第54-55页
  3.4 理想麻醉状态的概念第55-57页
    3.4.1 理想麻醉状态的内涵第55-56页
    3.4.2 理想麻醉状态的外延第56页
    3.4.3 实现理想麻醉的途径第56-57页
  3.5 麻醉深度监测的前景第57-64页
    3.5.1 脑电双频指数(Bispectral Index,BIS)第57-60页
    3.5.2 听觉诱发电位指数(AEPI)第60-61页
    3.5.3 Nacrotrend 指数第61-63页
    3.5.4 脑电熵(EEM)第63-64页
  3.6 小结第64-66页
第4章 麻醉呼吸机的原理,结构和发展趋势第66-77页
  4.1 麻醉呼吸机的基本原理第66-67页
  4.2 麻醉呼吸机的基本结构第67-75页
  4.3 现代麻醉机的发展趋势第75-76页
  4.4 小结第76-77页
第5章 定量吸入麻醉的理论与实现第77-90页
  5.1 定量麻醉的理论基础第77-82页
    5.1.1 再吸入技术简史第77页
    5.1.2 吸入麻醉方法的分类第77-78页
    5.1.3 麻醉过程中患者对麻醉气体的摄取第78-79页
    5.1.4 影响麻醉药在新鲜气吸入气肺泡气内的平衡的因素第79-80页
    5.1.5 低流量麻醉的优点第80-81页
    5.1.6 低流量麻醉的潜在危险第81页
    5.1.7 低流量和最低流量麻醉的禁忌征第81-82页
  5.2 用传统麻醉机进行低流量麻醉第82-85页
    5.2.1 诱导阶段时间长短的控制第82页
    5.2.2 诱导阶段应注意的问题第82-83页
    5.2.3 新鲜气流量降低时氧浓度的变化第83页
    5.2.4 低流量麻醉时麻醉深度的调整第83-84页
    5.2.5 苏醒阶段的控制要点第84页
    5.2.6 低流量麻醉中的监测第84页
    5.2.7 实施低流量/最低流量麻醉对麻醉设备系统的要求第84-85页
  5.3 用专用麻醉机进行定量麻醉第85-89页
    5.3.1 PhsioFlex 麻醉机的回路特点第85-87页
    5.3.2 PhsioFlex 麻醉机的功能特点第87-89页
  5.4 小结第89-90页
第6章 数据挖掘技术和数据的预处理第90-117页
  6.1 数据挖掘技术简介第90-101页
    6.1.1 数据挖掘技术概述第90-92页
    6.1.2 数据挖掘研究现状第92-95页
    6.1.3 数据挖掘的挖掘任务和挖掘方法第95-101页
  6.2 使用数据挖掘技术进行数据预处理第101-107页
    6.2.1 数据清理第102-104页
    6.2.2 数据集成第104页
    6.2.3 数据变换第104-105页
    6.2.4 数据归约第105-107页
    6.2.5 离散化和概念分层第107页
  6.3 聚类分析第107-109页
    6.3.1 什么是聚类第107-108页
    6.3.2 聚类所基于的数据类型第108页
    6.3.3 分割的方法第108-109页
  6.4 KNN 算法对多变量输入进行预处理第109-116页
  6.5 小结第116-117页
第7章 麻醉控制系统的多输入数据融合第117-131页
  7.1 数据采集和数据融合技术简介第117-118页
  7.2 数据融合技术发展概述第118-119页
  7.3 数据融合层次介绍第119-121页
    7.3.1 数据级融合(pixel-based fusion)第120页
    7.3.2 特征级融合(feature-based fusion)第120页
    7.3.3 决策级融合(decision-level based fusion)第120-121页
  7.4 数据融合算法介绍第121-122页
    7.4.1 HIS 变换第121页
    7.4.2 D-S 证据推理第121-122页
    7.4.3 专家系统第122页
  7.5 数据融合的发展前景第122-123页
  7.6 本文使用的数据融合算法第123-130页
    7.6.1 相对距离算法第123-126页
    7.6.2 高阶多项式拟合第126-130页
  7.7 小结第130-131页
第8章 全文总结与展望第131-133页
参考文献第133-141页
致谢第141-142页
攻读学位期间发表的学术论文第142页

本篇论文共142页,点击这进入下载页面
 
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