基于磁共振的大脑网络分析方法研究及其应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·磁共振成像原理及背景 | 第9-10页 |
| ·大脑网络分析方法 | 第10-12页 |
| ·神经网络及模式识别分析方法 | 第10页 |
| ·功能连接和结构连接 | 第10-11页 |
| ·有效连接 | 第11页 |
| ·大脑网络分析方法的有效融合 | 第11-12页 |
| ·磁共振数据处理中的数学理论 | 第12-13页 |
| ·广义线性模型 | 第12-13页 |
| ·双样本T 统计检验 | 第13页 |
| ·论文的研究内容和结构安排 | 第13-15页 |
| 第二章 基于径向基函数神经网络的功能网络探测 | 第15-27页 |
| ·径向基函数神经网络方法介绍 | 第15-20页 |
| ·径向基函数神经网络的研究背景及现状 | 第15页 |
| ·径向基函数神经网络基本原理 | 第15-17页 |
| ·径向基函数网络的通用逼近性质 | 第17页 |
| ·径向基函数神经网络数据处理基本方法 | 第17-20页 |
| ·基于贝叶斯理论的径向基函数探测大脑活动网络 | 第20-26页 |
| ·贝叶斯学习 | 第20页 |
| ·数据获取和数据分析 | 第20-25页 |
| ·数据分析结果 | 第25-26页 |
| ·结论 | 第26-27页 |
| 第三章 基于功能和结构方法的大脑默认网络分析 | 第27-46页 |
| ·弥散张量成像方法介绍 | 第27-34页 |
| ·弥散张量成像方法简介 | 第27-28页 |
| ·弥散张量成像方法原理 | 第28-34页 |
| ·独立成分分析方法 | 第34-35页 |
| ·独立成分分析基本原理 | 第34页 |
| ·独立成分分析方法的不确定性 | 第34-35页 |
| ·基于功能和结构方法的癫痫病人默认网络分析 | 第35-45页 |
| ·数据获取和数据分析 | 第35-37页 |
| ·数据分析结果 | 第37-45页 |
| ·结论 | 第45-46页 |
| 第四章 因果分析方法探测大脑动态网络 | 第46-55页 |
| ·格兰杰因果分析 | 第46-48页 |
| ·磁共振数据处理中的因果方法 | 第46页 |
| ·格兰杰因果分析模型 | 第46-48页 |
| ·核因果分析 | 第48-50页 |
| ·模型仿真及其结果 | 第50-53页 |
| ·结论 | 第53-55页 |
| 第五章 总结与展望 | 第55-57页 |
| ·本文总结 | 第55-56页 |
| ·工作展望 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第62-63页 |
