人脑基本生理活动、认知功能需要精准的脑血流调节机制维持,探究脑神经调节机制对脑功能研究、疾病早期筛查与诊断具有十分重要的研究价值。生物电阻抗检测技术可动态监测生物组织电特性变化规律并快速、有效获取其生理、病理信息。因此,本文提出一种基于生物阻抗检测原理的脑神经活动生物阻抗检测系统,记录不同神经活动状态下的脑血流阻抗信号,证明生物阻抗信号可有效表征脑神经活跃程度,为脑功能的进一步研究奠定基础。首先,明确生物组织电特性与不同激励信号之间的相关性。针对神经血管单元组成与脑神经血流调节过程,提出一种基于生物阻抗检测基本原理的脑神经活动检测方法,设计脑神经活动生物检测系统,包括激励源、信号调理电路、数据传输模块以及上位机软件。利用可控交流恒流源为大脑输入稳定可靠的交流电流,设计满足生理信号监测要求的信号调理电路,提升信号的信噪比,再结合阻抗检测电路处理得到脑血流阻抗信号,最后通过采集卡完成数据传输工作,实现上位机与硬件系统的实时信号传输、呈现与写入,验证脑神经活动生物阻抗系统的阻抗模值测量精度达1.09%。其次,根据神经系统功能活动的基本原理与脑功能区的划分情况,设计脑血流阻抗信号检测方案,利用搭建的系统采集受试者视觉刺激前、后的左枕叶脑血流阻抗信号。通过小波分解重构法与事件侦测提取脑血流阻抗信号与脑血流阻抗微分信号的有效信息,计算其血流动力学参数,评估不同脑神经活动状态下的脑血流阻抗信号与脑血流阻抗微分信号变化趋势。最后,本文提出一种基于注意力机制CNN-LSTM（Convolutional Neural Network Long Short-Term Memory）的脑神经活动生物阻抗微分信号模式识别网络,通过搭建的网络对信号进行深度特征提取,避免因主观判断影响信号特征参数的选取,对不同神经活动状态下的脑血流生物阻抗微分信号进行模式识别。网络模式识别结果表明,本文提出的网络对不同脑神经活动状态的阻抗微分信号具有较好的分类性能,获得超过89%的平均分类准确率。研究结果表明,本文设计搭建的脑神经活动生物阻抗检测系统能够满足信号检测要求,并验证脑血流阻抗信号与脑血流阻抗微分信号可有效表征脑部神经活动变化情况,为深入探究脑功能分区与临床诊断提供有效研究依据。