基于EEG和fMRI的静息态功能连接研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-12页 |
| 1.2 研究现状 | 第12-15页 |
| 1.3 研究内容 | 第15页 |
| 1.4 研究意义 | 第15-16页 |
| 1.5 论文结构 | 第16-18页 |
| 第2章 相关理论基础及研究概述 | 第18-26页 |
| 2.1 EEG和fMRI原理简介 | 第18页 |
| 2.2 静息态功能连接分析相关算法简介 | 第18-23页 |
| 2.2.1 独立成分分析 | 第19-20页 |
| 2.2.2 主成分分析 | 第20页 |
| 2.2.3 标准低分辨率电磁断层成像 | 第20-21页 |
| 2.2.4 图论和复杂网络 | 第21-23页 |
| 2.2.5 短时傅立叶变换 | 第23页 |
| 2.3 动态功能连接分析 | 第23-24页 |
| 2.3.1 基于静息态EEG动态功能连接的分析 | 第23-24页 |
| 2.3.2 基于静息态fMRI动态功能连接的分析 | 第24页 |
| 2.3.3 基于EEG的大脑功能性网络分析 | 第24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-26页 |
| 第3章 静息态EEG功能连接分析 | 第26-38页 |
| 3.1 问题提出 | 第26-27页 |
| 3.2 实验被试和实验设计 | 第27-28页 |
| 3.2.1 实验被试 | 第27-28页 |
| 3.2.2 实验设计 | 第28页 |
| 3.3 数据采集及预处理 | 第28页 |
| 3.4 静息态EEG功能连接分析方法 | 第28-30页 |
| 3.4.1 独立成分分析和溯源 | 第28-29页 |
| 3.4.2 动态功能连接计算 | 第29页 |
| 3.4.3 功能连接模式估计 | 第29-30页 |
| 3.5 实验结果与讨论 | 第30-36页 |
| 3.5.1 空间独立源分布 | 第30-31页 |
| 3.5.2 动态功能连接 | 第31-32页 |
| 3.5.3 功能连接模式 | 第32-34页 |
| 3.5.4 睁眼状态与闭眼状态比较 | 第34-35页 |
| 3.5.5 不同窗宽比较 | 第35-36页 |
| 3.6 结论 | 第36页 |
| 3.7 本章小结 | 第36-38页 |
| 第4章 静息态fMRI功能连接分析 | 第38-60页 |
| 4.1 问题提出 | 第38-40页 |
| 4.2 被试 | 第40-41页 |
| 4.3 数据采集与预处理 | 第41页 |
| 4.4 静息态fMRI功能连接分析 | 第41-43页 |
| 4.4.1 fMRI功能连接网络构建 | 第41-43页 |
| 4.4.2 动态功能连接计算 | 第43页 |
| 4.4.3 功能连接模式估计 | 第43页 |
| 4.5 静息态fMRI功能连接分析结果 | 第43-49页 |
| 4.5.1 fMRI功能连接网络 | 第43页 |
| 4.5.2 动态功能连接 | 第43-44页 |
| 4.5.3 功能连接模式 | 第44-46页 |
| 4.5.4 正常人与抑郁症患者比较 | 第46-49页 |
| 4.5.5 不同窗宽比较 | 第49页 |
| 4.6 复杂网络属性分析 | 第49-51页 |
| 4.6.1 度分布 | 第49-50页 |
| 4.6.2 聚类系数 | 第50页 |
| 4.6.3 路径长度 | 第50页 |
| 4.6.4“小世界”属性 | 第50-51页 |
| 4.7 复杂网络分析结果 | 第51-58页 |
| 4.7.1 度分布结果 | 第51-54页 |
| 4.7.2 聚类系数结果 | 第54-56页 |
| 4.7.3 平均路径长度结果 | 第56-57页 |
| 4.7.4“小世界”属性结果 | 第57-58页 |
| 4.8 结论 | 第58页 |
| 4.9 本章小结 | 第58-60页 |
| 总结与展望 | 第60-62页 |
| 未来工作 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-68页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的成果 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
