| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-19页 |
| ·课题背景 | 第15-16页 |
| ·国内外研究现状 | 第16-17页 |
| ·本文主要研究工作及创新点 | 第17页 |
| ·本文主要结构 | 第17-19页 |
| 第二章 功能磁共振成像技术 | 第19-27页 |
| ·功能磁共振成像的原理 | 第19-22页 |
| ·磁共振成像的理论基础 | 第19-21页 |
| ·功能磁共振成像原理 | 第21-22页 |
| ·功能磁共振成像的应用 | 第22-23页 |
| ·人脑的基本构造 | 第23-25页 |
| ·功能磁共振成像数据处理的主要方法 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 SPM 软件的研究 | 第27-35页 |
| ·SPM 软件的工作原理 | 第27-28页 |
| ·SPM 概述 | 第27页 |
| ·广义线性模型的理论分析 | 第27-28页 |
| ·SPM 软件处理过程 | 第28-34页 |
| ·图像对齐 | 第29-30页 |
| ·图像融合 | 第30页 |
| ·空间标准化 | 第30-31页 |
| ·高斯平滑 | 第31-32页 |
| ·实验设计 | 第32页 |
| ·显示结果 | 第32-33页 |
| ·实验过程中的输入输出文件 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 独立成分分析方法 | 第35-65页 |
| ·独立成分分析的原理 | 第35-38页 |
| ·独立成分分析法的提出 | 第35-36页 |
| ·独立成分分析法 | 第36-37页 |
| ·基于ICA 的功能磁共振数据处理 | 第37-38页 |
| ·独立成分分析算法实现 | 第38-46页 |
| ·ICA 算法的主要判据 | 第39-42页 |
| ·Infomax 算法 | 第42-44页 |
| ·快速独立成分分析方法 | 第44-46页 |
| ·仿真实验 | 第46-56页 |
| ·构造仿真数据 | 第46-48页 |
| ·SIM 仿真实验 | 第48-54页 |
| ·TIM 仿真实验 | 第54-56页 |
| ·TIM 和SIM 比较 | 第56页 |
| ·真实数据实验 | 第56-61页 |
| ·实验对象 | 第56页 |
| ·扫描设备及参数 | 第56-57页 |
| ·刺激方案 | 第57页 |
| ·ICA 实验结果 | 第57-60页 |
| ·与SPM 结果比较 | 第60-61页 |
| ·INFOMAX 算法与FASTICA 算法的比较 | 第61-64页 |
| ·构造仿真数据 | 第61-62页 |
| ·数据分析 | 第62页 |
| ·时间准确性 | 第62-63页 |
| ·空间准确性 | 第63页 |
| ·速率比较 | 第63-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第五章 时间簇分析方法 | 第65-77页 |
| ·时间簇分析方法工作原理 | 第65-68页 |
| ·原始时间簇分析方法 | 第66-67页 |
| ·改进时间簇分析方法 | 第67页 |
| ·迭代时间簇分析方法 | 第67-68页 |
| ·派生时间簇分析方法 | 第68页 |
| ·基于邻域相关的时间簇分析 | 第68-70页 |
| ·邻域相关原理 | 第68-69页 |
| ·空间定位－t-检验 | 第69-70页 |
| ·仿真实验 | 第70-73页 |
| ·预处理结果 | 第70-71页 |
| ·单个刺激仿真 | 第71页 |
| ·两个刺激的仿真 | 第71-72页 |
| ·多个刺激的仿真 | 第72-73页 |
| ·真实数据结果 | 第73-76页 |
| ·MTCA实验结果 | 第73-74页 |
| ·基于邻域相关的时间簇分析方法实验结果 | 第74-75页 |
| ·与SPM结果比较 | 第75-76页 |
| ·本章小结 | 第76-77页 |
| 第六章 结论与展望 | 第77-78页 |
| ·本论文工作总结 | 第77页 |
| ·对今后工作的展望 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 致谢 | 第82-83页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第83页 |