| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-10页 |
| ·研究背景及意义 | 第7-9页 |
| ·论文主要工作及结构安排 | 第9-10页 |
| 第二章 脑功能磁共振成像技术及分析方法简介 | 第10-21页 |
| ·功能磁共振成像概述 | 第10-15页 |
| ·fMRI成像原理与成像技术 | 第10-12页 |
| ·fMRI发展与现状 | 第12-15页 |
| ·脑功能磁共振图象处理方法简介 | 第15-21页 |
| ·脑功能磁共振成像信号特性 | 第15-16页 |
| ·脑功能磁共振数据处理方法 | 第16-21页 |
| 第三章 灰色系统理论及GM(1，1)建模方法研究 | 第21-29页 |
| ·灰色系统理论概述 | 第21-23页 |
| ·灰建模理论及应用 | 第23-25页 |
| ·GM(1，1)模型的建立 | 第25-29页 |
| ·GM模型 | 第25-26页 |
| ·GM(1，1)模型 | 第26-29页 |
| 第四章 实测脑功能磁共振图象分析及特征提取 | 第29-42页 |
| ·实验数据来源及介绍 | 第29-32页 |
| ·来源及目的 | 第29页 |
| ·图象数据获取方法 | 第29-30页 |
| ·部分实验数据 | 第30-32页 |
| ·实测脑功能磁共振数据GM(1，1)建模及特征提取 | 第32-42页 |
| ·灰色模型建立及特征提取总体方案 | 第32页 |
| ·数据预处理 | 第32页 |
| ·级比检验和模型可行性分析 | 第32-33页 |
| ·数据GM(1，1)模型的建立 | 第33-34页 |
| ·特征提取及模型参数估计 | 第34-40页 |
| ·结果分析 | 第40-42页 |
| 第五章 分类识别实验结果及分析 | 第42-51页 |
| ·模式识别的概念及基本方法 | 第42-44页 |
| ·模式识别的概念 | 第42-43页 |
| ·模式识别的基本方法 | 第43-44页 |
| ·模式识别在医学图象中的应用 | 第44-45页 |
| ·脑功能磁共振数据分类识别的总体步骤及方案 | 第45页 |
| ·K-近邻识别 | 第45-47页 |
| ·K-近邻算法(k-Nearest Neighbor，k-NN) | 第45-46页 |
| ·对KNN方法的说明 | 第46-47页 |
| ·识别过程及结果 | 第47-51页 |
| ·识别过程 | 第47页 |
| ·识别结果 | 第47-49页 |
| ·结果分析 | 第49-51页 |
| 第六章 总结与展望 | 第51-53页 |
| ·全文工作总结 | 第51页 |
| ·存在的问题及进一步的工作 | 第51-52页 |
| ·展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 读研期间发表的学术论文 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |