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一、 考试的总体要求

掌握神经工程学的基础知识和基本理论，并能合理运用解决实际问题。

二、 考试的内容及比例

1、神经科学的生理基础

1.细胞生物电：

①静息电位和动作电位的概念；

②动作电位时相和细胞的兴奋性；

③兴奋在神经纤维上传导的特点及机制；

2.神经元和胶质细胞：

①神经元的一般结构与功能、神经纤维的功能与分类、神经纤维的轴浆运输、神经的营养性作用；

②神经胶质细胞的分类及各自主要功能；

3.神经系统的信息传递：

①突触的概念及结构；

②突触传递的过程；

③突触后电位；

4.神经系统的感觉分析功能：

①感受器、感觉器官的定义和分类，重点阐述感受器的一般生理特性；

②视网膜的两种换能系统，视紫红质的光化学反应，视杆细胞的感受器电位；

5.神经系统对姿势和运动的调节：

①运动神经元和运动单位的概念；

②大脑皮层运动区；

③运动传导系统及其功能；

④脑电波形成的机制；

⑤记忆的类型及各自特征，记忆的存储，记忆的机制。

2、神经心理学

1.大脑与行为间关系的两种争论：

①神经系统疾病；

②功能局部主义；

③功能整体主义；

④分布式处理系统；

2.脊髓的感觉信息处理过程：

①神经系统的特性；

②脊髓的基本结构和功能；

③脊髓白质中神经纤维排布特点；

④感觉信息在中枢神经系统的传导过程；

3.丘脑的感觉信息处理过程：

①丘脑的基本结构和功能；

②丘脑中的三类核团；

4.大脑皮层的感觉信息处理过程：

①躯体感觉皮层与体表映射特点；

②初级躯体感觉皮层信息传输特点；

5.随意运动的神经过程：

①前额叶联合皮层结构和功能；②镜像神经元；

3、神经模型与人工神经网络

1.神经网络的基本概述：

①机器学习、神经网络、深度学习的概念及关系；

2.人工神经元与人工神经网络：

①人工神经元及人工神经网络的结构模型，

②人工神经元及人工神经网络的学习规则；

3.神经网络模型：

①多层感知机与 BP 神经网络，

②反馈神经网络，

③Hopfield 网络，

④Boltzmann 机，

⑤支持向量机

4.卷积神经网络与深度学习：

①卷积神经网络学习算法。

4、脑机接口

1.脑机接口的分类，基本组成，各部分的功能；

2.脑机接口系统的性能评价指标；

3.脑电特征分析：

①脑电信号的频带、各频带的特点，

②事件相关电位的定义、主要成分、各成分特点，

③稳态视觉诱发电位的定义和特点、事件相关同步和事件相关去同步的定义和特点。

4.脑机接口在医学、军事、娱乐中的应用举例.

5、神经肌骨动力学

1.神经肌骨动力学概述：

①神经肌骨动力学研究意义，

②神经肌骨动力学研究方法；

2.神经肌骨系统：

①肌骨系统的结构和功能，

②肌肉收缩的生理过程，

③表面肌电信号的定义与影响因素；

3.步态分析：

①步态分析的发展历史，

②基本步态参数，

③步态稳定性；

4.神经肌骨动力学方法：

①肌骨模型的建模过程；

5.神经肌肉电刺激：

①神经肌肉电刺激在临床康复中的作用机理，

②电刺激常用参数，

③临床应用。

6、神经刺激与调控

①神经调控技术的定义、分类、优势；

②脑深部电刺激、迷走神经电刺激的基本构成和原理；

③经颅磁刺激的构成和原理；

④经颅电刺激的分类及各自的作用原理。

7、神经假体与仿生

1.神经假体：

①神经假体的定义；

②神经假体的分类；

③丘脑-感觉整合中枢；

④中枢神经假体原理。

2.感觉神经假体：

①视觉神经假体分类；

②听觉形成原理；

③人工耳蜗工作原理。

3.运动神经假体：

①运动神经假体原理；

②代表性运动神经假体；

③功能性电刺激原理。

4.神经仿生：

①仿生学主要方向；

②传统计算机与神经计算机主要区别；

③忆阻器原理；

④脑神经电磁活动主要信息；

⑤神经调控主要手段