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脑干听觉诱发电位的提取分析方法研究的任务书
任务书
一、课题背景
脑干听觉诱发电位（BAEP）是一种反映听觉通路各级神经元对声音刺激反应的电生理信号。BAEP的临床应用广泛，如听力检查、诊断中枢神经系统疾病等。因此，BAEP的提取分析方法对于临床诊断具有重要意义。目前，主要的BAEP分析方法有传统的模板匹配方法和计算神经网络方法。由于传统的模板匹配方法的缺陷，如对个体差异不敏感、易受噪声影响等，计算神经网络方法逐渐成为BAEP分析的主流方法。
二、研究任务
本研究的任务是研究BAEP的计算神经网络方法，并尝试优化该方法以提高BAEP信号的有效性和准确性。
具体任务如下：
1.了解BAEP的基本原理、相关知识和目前研究进展。
2.研究BAEP的计算神经网络方法，包括多层感知机神经网络和卷积神经网络等。
3.综合比较不同神经网络方法的优缺点，并选择适合BAEP数据的神经网络模型。
4.采集BAEP数据，进行数据预处理，包括滤波和去噪等。
5.利用选择的神经网络模型，对预处理后的BAEP数据进行提取和分析。
6.评估神经网络方法的性能和准确性，并进行优化。
7.在神经网络方法优化的基础上，推广应用优化后的BAEP分析方法。
三、研究要求
1.对神经网络、信号处理和数学统计等方面有一定研究背景和基础。
2.熟悉MATLAB等信号处理和数据分析软件。
3.具备团队合作精神，能够积极与导师和团队成员沟通交流，完成研究任务。
4.完成研究任务后，应撰写研究报告，并在导师指导下撰写论文。
四、研究成果
1.完成任务书所列的全部研究任务。
2.提交研究报告，解释实验结果和数据处理方法，并提供优化后的BAEP分析方法。
3.发表不少于一篇学术论文。
4.完成毕业论文，答辩通过。
五、时间安排
1.第1-2周：阅读相关文献，深入了解BAEP的基本原理和计算神经网络方法。
2.第3-4周：进行BAEP数据采集并进行预处理。
3.第5-8周：采用不同神经网络模型对BAEP数据进行提取和分析，并进行综合比较和优化。
4.第9-10周：撰写研究报告。
5.第11-12周：完成毕业论文，并进行答辩。
六、参考文献
1.J.J.Eggermont,Neuralresponsetelemetry:asound-evokedmeasureofcochlearimplantfunction.HearRes,2008.238(1):p.198-206.
2.C.He,etal.,Aneural-network-basedautomaticidentificationandclassificationsystemforBAEP.BiomedMaterEng,2015.26Suppl1:p.S49-57.
3.J.Huang,etal.,AdecisiontreeapproachforautomaticdetectionofabnormalBAEP.ClinNeurophysiol,2012.123(4):p.743-51.
4.X.D.Chen,etal.,[ApplicationofmachinelearningmethodinBAEPwaveformanalysis].LinChungErBiYanHouTouJingWaiKeZaZhi,2019.33(5):p.460-465.
5.D.C.Erbele,etal.,Centralauditoryprocessingandneurocognitivecorrelatesinpediatricmultiplesclerosis.JNeurol,2010.257(12):p.2043-51.