СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ .
1. МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ЭЛЕКТРОЭНЦЕФАЛОГРАММЫ ЧЕЛОВЕКА.
1.1. Особенности и свойства процесса. Классы ЭЭГ
1.2. Авторегрессионный анализ в электроэнцефалографии .
1.3. Постановка задачи формирования описания классов ЭЭГ
и основные подходы к се решению
1.4. Математикостатистические методы в задаче параметризации описания ЭЭГ.
1.4.1. Описание классов ЭЭГ моделями авторегрессии
1.4.2. Описание классов ЭЭГ моделями авторегрессии
скользящего среднего.
Выводы.
2. СЕГМЕНТАЦИЯ ЭЛЕКТРОЭНЦЕФАЛОГРАММЫ ЧЕЛОВЕКА
2.1. Постановка задачи сегментации ЭЭГ и основные
подходы к ее решению.
2.2. Математическое описание методов сегментации ЭЭГсигнала . . . .
2.2.1. Методы рекуррентных статистик
2.2.2. Методы кумулятивных сумм.
2.2.3. Методы динамических эталонов.
2.2.4. Пороговые уровни принятия решений
2.3. Кратковременные нестационаркости на ЭЭГ
3. КЛАССИФИКАЦИЯ
ЭЛЕКТРОЭНЦЕФАЛОГРАММЫ ЧЕЛОВЕКА
3.1. Динамическая классификация ЭЭГ.
3.1.1. Постановка залами классификации
3.1.2. Бинарная и многоальтернативная классификация.
3.1.3. Уравнения динамической классификации.
3.2. Алгоритмы многоальтернативной классификации ЭЭГ
3.2.1. Алгоритмы на основе методов рекуррентных статистик.
3.2.2. Алгоритмы на основе методов кумулятивных сумм
3.2.3. Алгоритмы на основе методов динамических эталонов
3.3. Устройства многоальтернативной классификации ЭЭГ.
4. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ ПОКАЗАТЕЛЕЙ КАЧЕСТВА СЕГМЕНТАЦИИ И
КЛАССИФИКАЦИИ ЭЭГ.
4.1. Исходные данные
4.2. Статистические испытания методов сегментации и алгоритмов классификации ЭЭГ
4.2.1. Классификация ЭЭГ в стационарном режиме
4.2.2. Сегментация ЭЭГ на участки квазистационарности
в динамическом режиме
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ИСТОЧНИКОВ
- Київ+380960830922