| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第13-25页 |
| 1.1 引言 | 第13-14页 |
| 1.2 影像遗传学 | 第14-16页 |
| 1.2.1 基本概念 | 第14-15页 |
| 1.2.2 问题描述 | 第15-16页 |
| 1.2.3 组织机构与项目计划 | 第16页 |
| 1.3 影像遗传学分析方法 | 第16-21页 |
| 1.3.1 基于统计的单变量分析方法 | 第17-19页 |
| 1.3.2 基于机器学习的多变量分析方法 | 第19-21页 |
| 1.4 本文的研究工作和组织结构 | 第21-25页 |
| 第2章 基于树型结构诱导的多基因位点SNPs与候选脑区影像QT关联分析 | 第25-39页 |
| 2.1 引言 | 第25页 |
| 2.2 相关工作 | 第25-26页 |
| 2.3 算法框架 | 第26-30页 |
| 2.3.1 基于稀疏学习的多基因位点SNPs与候选脑区QT关联分析 | 第26-27页 |
| 2.3.2 基于树型结构诱导的多基因位点SNPs与候选脑区QT关联分析 | 第27-28页 |
| 2.3.3 优化方法 | 第28-29页 |
| 2.3.4 脑影像表型QT预测 | 第29-30页 |
| 2.4 在模拟数据集上实验结果及分析 | 第30-31页 |
| 2.4.1 数据集 | 第30页 |
| 2.4.2 实验设置 | 第30-31页 |
| 2.4.3 实验结果与分析 | 第31页 |
| 2.5 在ADNI数据集上实验结果及分析 | 第31-37页 |
| 2.5.1 数据集 | 第31-32页 |
| 2.5.2 基因型数据 | 第32-34页 |
| 2.5.3 候选脑区影像表型数据 | 第34-35页 |
| 2.5.4 实验设置 | 第35页 |
| 2.5.5 回归性能比较 | 第35-37页 |
| 2.5.6 基因位点SNPs的检测 | 第37页 |
| 2.6 本章小结 | 第37-39页 |
| 第3章 基于诊断信息诱导的风险基因位点SNP与多模态多脑区影像QTs关联分析 | 第39-55页 |
| 3.1 引言 | 第39页 |
| 3.2 相关工作 | 第39-40页 |
| 3.3 算法框架 | 第40-45页 |
| 3.3.1 基于诊断信息诱导的风险基因位点SNP与脑影像QTs关联分析 | 第41-42页 |
| 3.3.2 基于风险基因位点SNP与多模态脑影像QTs关联分析 | 第42-43页 |
| 3.3.3 基于诊断信息诱导的风险基因位点SNP与多模态脑影像QTs关联 | 第43页 |
| 3.3.4 优化方法 | 第43-45页 |
| 3.4 在ADNI多模态数据集上实验结果及分析 | 第45-52页 |
| 3.4.1 数据集 | 第45-46页 |
| 3.4.2 AD致病风险基因型数据 | 第46页 |
| 3.4.3 多模态脑影像表型数据 | 第46-47页 |
| 3.4.4 实验设置 | 第47页 |
| 3.4.5 关联性能比较 | 第47-49页 |
| 3.4.6 鲁棒的脑区识别 | 第49-50页 |
| 3.4.7 讨论 | 第50-52页 |
| 3.5 本章小结 | 第52-55页 |
| 第4章 基于临床评估诱导的多基因位点SNPs与多脑区QTs关联分析 | 第55-69页 |
| 4.1 引言 | 第55页 |
| 4.2 相关工作 | 第55-57页 |
| 4.3 算法框架 | 第57-60页 |
| 4.3.1 基于认知得分诱导的多基因位点SNPs与多脑区影像QTs关联分析 | 第57-58页 |
| 4.3.2 基于诊断信息诱导的多基因位点SNPs与多脑区影像QTs关联分析 | 第58-59页 |
| 4.3.3 优化方法 | 第59-60页 |
| 4.4 在ADNI数据集上实验结果及分析 | 第60-68页 |
| 4.4.1 数据集 | 第60-61页 |
| 4.4.2 基因型数据 | 第61页 |
| 4.4.3 脑影像表型数据 | 第61页 |
| 4.4.4 实验设置 | 第61-62页 |
| 4.4.5 多基因位点SNPs与多脑区影像QTs关联的性能比较 | 第62页 |
| 4.4.6 多基因位点SNPs与多脑区影像QTs关联的特征选择 | 第62-65页 |
| 4.4.7 讨论 | 第65-68页 |
| 4.5 本章小结 | 第68-69页 |
| 第5章 基于时间约束诱导的多基因位点SNPs与多脑区纵向影像QTs关联分析 | 第69-83页 |
| 5.1 引言 | 第69页 |
| 5.2 相关工作 | 第69-70页 |
| 5.3 算法框架 | 第70-75页 |
| 5.3.1 多基因位点SNPs与多脑区基线影像QTs关联分析 | 第70-71页 |
| 5.3.2 基于时间约束诱导的多基因位点SNPs与多脑区纵向影像QTs关联分析 | 第71-72页 |
| 5.3.3 优化方法 | 第72-75页 |
| 5.4 在模拟数据集上实验结果及分析 | 第75-77页 |
| 5.4.1 生成数据集 | 第75页 |
| 5.4.2 实验设置 | 第75页 |
| 5.4.3 实验结果及分析 | 第75-77页 |
| 5.5 在ADNI数据集上实验结果及分析 | 第77-80页 |
| 5.5.1 数据集 | 第77页 |
| 5.5.2 基因型数据 | 第77-78页 |
| 5.5.3 纵向脑影像表型数据 | 第78页 |
| 5.5.4 多基因位点SNPs与多脑区纵向影像QTs关联的性能比较 | 第78页 |
| 5.5.5 多基因位点SNPs与多脑区纵向影像QTs关联的特征选择 | 第78-80页 |
| 5.6 本章小结 | 第80-83页 |
| 第6章 总结与展望 | 第83-87页 |
| 6.1 总结 | 第83-84页 |
| 6.2 进一步研究工作 | 第84-87页 |
| 参考文献 | 第87-99页 |
| 致谢 | 第99-100页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第100-102页 |
| 附录 自动化解剖学标签(Automated Anatomical Labeling,AAL) | 第102-103页 |
