| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第14-23页 |
| 1.1 引言 | 第14-15页 |
| 1.2 基于脑影像的多元模式分析研究发展史 | 第15页 |
| 1.3 MVPA方法流程及其应用 | 第15-21页 |
| 1.3.1 特征提取 | 第16页 |
| 1.3.2 特征降维 | 第16-21页 |
| 1.3.3 分类 | 第21页 |
| 1.3.4 交叉验证 | 第21页 |
| 1.4 本文的选题和研究内容 | 第21-22页 |
| 1.5 本论文的组织安排 | 第22-23页 |
| 第二章 基于结构磁共振图像的重度抑郁症诊断和预后研究 | 第23-38页 |
| 2.1 引言 | 第23-24页 |
| 2.2 材料与方法 | 第24-27页 |
| 2.2.1 研究对象 | 第24页 |
| 2.2.2 影像数据采集和数据预处理 | 第24-25页 |
| 2.2.3 多元模式分析 | 第25-26页 |
| 2.2.4 置换检验 | 第26页 |
| 2.2.5 基于体素的形态学分析 | 第26-27页 |
| 2.2.6 其它MVPA方法 | 第27页 |
| 2.3 结果 | 第27-36页 |
| 2.3.1 参与者的人.统计学和临床特征 | 第27页 |
| 2.3.2 用全脑灰质、白质体积区分TRD和TSD | 第27-30页 |
| 2.3.3 用全脑灰质、白质体积区分TRD和HC | 第30-32页 |
| 2.3.4 用全脑灰质、白质体积区分TSD和HC | 第32-34页 |
| 2.3.5 与基于体素的单元分析的比较 | 第34-35页 |
| 2.3.6 与其它MVPA方法的比较 | 第35-36页 |
| 2.4 讨论 | 第36-37页 |
| 2.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第三章 基于全脑功能连接的社交焦虑障碍模式分类研究 | 第38-53页 |
| 3.1 引言 | 第38-39页 |
| 3.2 材料与方法 | 第39-45页 |
| 3.2.1 研究对象 | 第39页 |
| 3.2.2 静息态功能影像数据采集 | 第39-40页 |
| 3.2.3 数据预处理 | 第40页 |
| 3.2.4 解剖分割 | 第40-43页 |
| 3.2.5 全脑功能连接 | 第43页 |
| 3.2.6 特征选择 | 第43-44页 |
| 3.2.7 分类与支持向量机 | 第44页 |
| 3.2.8 分类器性能的评估 | 第44-45页 |
| 3.3 结果 | 第45-50页 |
| 3.3.1 人.统计学资料 | 第45-46页 |
| 3.3.2 分类器性能 | 第46-47页 |
| 3.3.3 一致特征 | 第47-48页 |
| 3.3.4 区域特征 | 第48-49页 |
| 3.3.5 线性与非线性SVM性能比较 | 第49页 |
| 3.3.6 线性SVM分类器与k近邻分类器比较 | 第49-50页 |
| 3.4 讨论 | 第50-52页 |
| 3.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 第四章 基于高阶图匹配特征选择法的老年痴呆症识别研究 | 第53-62页 |
| 4.1 引言 | 第53-54页 |
| 4.2 材料与方法 | 第54-58页 |
| 4.2.1 研究对象 | 第54-55页 |
| 4.2.2 数据获取和预处理 | 第55页 |
| 4.2.3 方法学概述 | 第55页 |
| 4.2.4 高阶图匹配 | 第55-57页 |
| 4.2.5 多核SVM | 第57-58页 |
| 4.3 实验结果和分析 | 第58-61页 |
| 4.3.1 实验设置 | 第59页 |
| 4.3.2 分类性能 | 第59-61页 |
| 4.4 本章小结 | 第61-62页 |
| 第五章 基于多水平功能特征的创伤后应激障碍分类研究 | 第62-76页 |
| 5.1 引言 | 第62-63页 |
| 5.2 材料与方法 | 第63-69页 |
| 5.2.1 研究对象 | 第63-64页 |
| 5.2.2 方法学导论 | 第64-65页 |
| 5.2.3 数据获取 | 第65页 |
| 5.2.4 数据预处理 | 第65页 |
| 5.2.5 低频振幅 | 第65-66页 |
| 5.2.6 时间尺度的功能连接 | 第66页 |
| 5.2.7 空间尺度的功能连接 | 第66-67页 |
| 5.2.8 特征提取 | 第67页 |
| 5.2.9 特征选择 | 第67-68页 |
| 5.2.10 多核SVM | 第68页 |
| 5.2.11 交叉验证 | 第68页 |
| 5.2.12 置换检验 | 第68-69页 |
| 5.3 结果 | 第69-73页 |
| 5.3.1 参与者的人.统计学和临床资料 | 第69页 |
| 5.3.2 实验设置 | 第69页 |
| 5.3.3 分类性能的比较 | 第69-71页 |
| 5.3.4 最有区分力的特征 | 第71-73页 |
| 5.4 讨论 | 第73-75页 |
| 5.5 本章小结 | 第75-76页 |
| 第六章 基于约束模态间关系特征选择法的老年痴呆症分类研究 | 第76-88页 |
| 6.1 引言 | 第76-77页 |
| 6.2 材料与方法 | 第77-81页 |
| 6.2.1 研究对象 | 第77页 |
| 6.2.2 数据获取和处理 | 第77页 |
| 6.2.3 方法学概述 | 第77-78页 |
| 6.2.4 多任务特征选择 | 第78-80页 |
| 6.2.5 多核SVM | 第80-81页 |
| 6.3 结果 | 第81-86页 |
| 6.3.1 实验设置 | 第81页 |
| 6.3.2 不同算法间结果的比较 | 第81-82页 |
| 6.3.3 与其它文章中结果的比较 | 第82-83页 |
| 6.3.4 特征选择的有效性检验 | 第83页 |
| 6.3.5 MCI亚组分类结果 | 第83-84页 |
| 6.3.6 MCI亚组分类最有区分力的特征 | 第84-85页 |
| 6.3.7 纵向数据的分类性能评估 | 第85-86页 |
| 6.4 讨论 | 第86-87页 |
| 6.5 本章小结 | 第87-88页 |
| 第七章 总结与展望 | 第88-91页 |
| 7.1 本文总结 | 第88-89页 |
| 7.2 工作展望 | 第89-91页 |
| 致谢 | 第91-93页 |
| 参考文献 | 第93-114页 |
| 攻读博士学位期间取得的成果 | 第114-119页 |
| 附录 中英文缩略表 | 第119-121页 |
