研究目的
审查并建议对基于近红外光谱分析脑自动调节的小波变换时频方法进行改进。
研究成果
小波变换方法（包括WCC、CMP、PSI、振幅平均和子空间投影）是分析脑血流自动调节的重要工具。作者指出，实时局部变换相位监测可能为观察脑血流自动调节的局部动力学提供有价值的高分辨率新视角。低频振荡小波或能在变换域中提供更高的时间分辨率。
研究不足
该综述强调需要进一步发展基于小波的方法，以提高其在临床环境中的适用性，特别是在实时监测方面，以及对更稳健的脑血流自动调节测量指标的需求。
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[2019年IEEE第14届纳米/微米工程与分子系统国际会议(NEMS) - 泰国曼谷(2019.4.11-2019.4.14)] 2019 IEEE第14届纳米/微米工程与分子系统国际会议(NEMS) - 自由空间耦合液晶宽带光声传感器
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[2019年IEEE第14届纳米/微米工程与分子系统国际会议(NEMS) - 泰国曼谷(2019.4.11-2019.4.14)] 2019 IEEE第14届纳米/微米工程与分子系统国际会议(NEMS) - 自由空间耦合液晶宽带光声传感器
DOI：10.1109/NEMS.2019.8915630
出版年份：2019
更新时间：2025-09-19 17:13:59
摘要：
近红外光谱技术（NIRS）因其采集方法更简便且信号干扰更少，被提议作为分析脑血流自动调节的适宜技术。近期涌现出多种精密的小波变换方法，通过结合NIRS与血压信号来量化脑血流自动调节机制。这些方法通过时频平面实现信号信息的优化分割，从而更有效地提取目标成分。本文对该领域进行综述，并提出了改进此类分析方法的建议。
作者：
Paul S. Addison
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