开题报告内容： 一、课题研究背景及意义 阿尔茨海默病（Alzheimers disease，AD）是一种以进行性认知障碍为特征的神经系统退行性疾病，临床上以记忆障碍、失语、失用、失认、视空间技能损害、执行功能障碍以及人格和行为改变等全面性痴呆表现为特征，是老年痴呆最常见的类型，俗称老年痴呆症。
随着人口的增长和社会经济的发展，人口老龄化已经成为了一种常态，老年人口比例在增长，老年痴呆的患者也在逐渐的增多。
因此，AD的早期诊断成为了大众关心的热点话题，但AD的早期诊断仍是一个医学难题。
二、拟解决的问题本课题旨在通过采用复杂网络的分析方法来研究静息以及基于N-back范式的不同认知负载状态下正常老化高密度脑电图的改变，来挖掘有利于AD早期诊断的指标。
三、研究方法与步骤1、文献查询利用学校图书馆馆内数据库以及中国知网、万方网等数据库查询并搜集与此课题相关的文献，并做出筛选以便获得有效信息。
深刻理解课题的研究意义及课题所涉及的工作。
例如：挖掘N-back范式下认知负载信息的异同以及如何分析处理所得数据，如何利用复杂网络的知识构建图及复杂网络的特征性参数的求得与比较，如何通过数理统计方法分析已得信息等；2、数据获取及加工处理首先用E-prime软件模拟出N-back范式的实验模型，随即在N-back范式模型实验下，对每组（老年人组，年轻人组）相异受试的对象进行测试。
并通过高密度的64导动态脑电图记录仪器，记录下每次实验中实验对象的脑电图数据，最后将脑电图数据进行收集并加以处理（排除掉一些不可用数据）。
3、复杂网络的构建根据高密度64导动态脑电图记录仪记录的每一个受试对象的数据，将每一导脑电作为复杂网络中的一个节点，并使用不同脑电之间的相关性度量来描述复杂网络之间的连通性，即确定每两个节点之间是否存在边，而相关性度量可以用相位同步性或相关系数来表示。
以上是毕业论文文献综述，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
