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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
1.①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。
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