Вы здесь

Разработка алгоритмов для решения обратных математических задач, возникающих в биомедицине

Автор: 
Певцов Сергей Евгеньевич
Тип работы: 
дис. канд. физ.-мат. наук
Год: 
2007
Артикул:
15933
179 грн
Добавить в корзину

Содержимое

Оглавление
Введение
Глава 1. Постановка задачи локализации источников электрической активности головного мозга
1.1. Основные элементы центральной нервной системы, участвующие в генерации электрической активности
головного мозга
1.2. Регистрация электрической активности головного мозга .
1.3. Математическая модель нейронных источников электрической активности головного мозга
1.4. Постановка задачи локализации внутренних источников
электрической активности.
1.5. Вариационная формулировка задачи и форма приближенного решения.
1.6. Численные методы для решения задачи локализации нескольких диполей
1.6.1. Использование метода градиентного спуска для локализации нескольких диполей
1.6.2. Использование метода НыотонаРафсона для локализации нескольких диполей
1.6.3. Метод линейного поиска с дроблением шага
1.6.4. Метод со стохастическим выбором направлений спуска 1.7. Выводы
Глава 2. Задача реконструкции токов в ЭЭГ
2.1. Мотивация.
2.2. Пространственная реконструкция токов в ЭЭГ в один момент времени.
2.3. Метод расширяющихся сеток для регуляризации решения
задачи реконструкции токов .
2.4. Временные зависимости ЭЭГ сигналов, анализ частотных
характеристик
2.5. Локализация источников электрической активности в процессе запоминания информации .
2.6. Реконструкция источников в задаче о выделении признаков
специфической ментальной активности.
2.7. Выводы.
Глава 3. Разработка и исследование алгоритмов для решения обратной задачи протеомики
3.1. Мотивация
3.2. Постановка обратной задачи протеомики идентификации
пептида по массспектру.
3.3. Описание алгоритма идентификации пептидов
3.4. Результаты идентификации пептидов при помощи предложенного алгоритма.
3.5. Относительное пептидное расстояние как мера эффективности алгоритмов идентификации пептидов.
3.6. Чувствительность и положительная предсказательная ценность как меры оценки эффективности алгоритмов идентификации пептидов
3.7. Исследование зависимости качества идентификации пептидов от качества спектров
3.8. Выводы.
Заключение
Литература