| 中文摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 引言 | 第8-9页 |
| 1.2 研究历史和现状 | 第9-10页 |
| 1.3 本文研究内容及组织结构 | 第10-12页 |
| 2 数学理论 | 第12-18页 |
| 2.1 广义线性模型 | 第12-13页 |
| 2.2 贝叶斯方法简介 | 第13-14页 |
| 2.3 图论基础知识 | 第14-18页 |
| 2.3.1 节点属性统计量 | 第14-15页 |
| 2.3.2 网络整体属性统计量 | 第15-18页 |
| 3 数据来源、数据分析及大脑网络的构建 | 第18-28页 |
| 3.1 数据来源 | 第18-19页 |
| 3.2 数据分析 | 第19-20页 |
| 3.2.1 数据的预处理 | 第19页 |
| 3.2.2 解剖区域的划分 | 第19-20页 |
| 3.3 大脑网络的构建 | 第20-28页 |
| 3.3.1 广义线性模型判断激活脑区 | 第20-21页 |
| 3.3.2 利用贝叶斯方法对脑区的联合激活概率进行分析 | 第21-23页 |
| 3.3.3 运用统计量定义大脑网络的功能连接 | 第23-28页 |
| 4 两组被试大脑网络的对比分析结果 | 第28-32页 |
| 4.1 网络节点属性的比较 | 第28-31页 |
| 4.1.1 顶点度的比较 | 第28-29页 |
| 4.1.2 全局有效性的比较 | 第29页 |
| 4.1.3 局部有效性的比较 | 第29-30页 |
| 4.1.4 小结 | 第30-31页 |
| 4.2 网络整体属性的比较 | 第31-32页 |
| 5 全文总结 | 第32-34页 |
| 参考文献 | 第34-36页 |
| 附录 | 第36-44页 |
| 致谢 | 第44-46页 |