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基于深度学习的近场耦合脑血流容积搏动信号分析方法研究
一、引言
近年来，随着深度学习技术的快速发展，其在生物医学信号处理领域的应用越来越广泛。脑血流容积搏动信号作为反映脑部血液循环状态的重要指标，其分析对于诊断和治疗多种神经系统疾病具有重要意义。然而，由于脑血流容积搏动信号的复杂性和非线性特点，传统的信号处理方法往往难以准确提取有效信息。因此，本研究提出了一种基于深度学习的近场耦合脑血流容积搏动信号分析方法，以期为相关疾病的诊断和治疗提供更为准确和可靠的依据。
二、研究背景及意义
近场耦合技术是一种非侵入性的脑部信号检测技术，能够实时获取脑部血流容积搏动信号。这些信号包含了丰富的生理和病理信息
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