| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-24页 |
| 1.1 引言 | 第10-12页 |
| 1.2 基于磁共振数据的特征选择方法 | 第12-20页 |
| 1.2.1 监督式特征选择 | 第13-19页 |
| 1.2.2 非监督式特征选择 | 第19-20页 |
| 1.3 癫痫疾病研究现状 | 第20-23页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第23-24页 |
| 第二章 基于大脑功能连接的癫痫模式识别分类研究 | 第24-37页 |
| 2.1 引言 | 第24页 |
| 2.2 材料与方法 | 第24-32页 |
| 2.2.1 研究对象 | 第24-25页 |
| 2.2.2 数据采集 | 第25页 |
| 2.2.3 数据预处理 | 第25-26页 |
| 2.2.4 全脑功能连接 | 第26-32页 |
| 2.3 研究结果 | 第32-34页 |
| 2.3.1 一致连接区域结果 | 第32-33页 |
| 2.3.2 特征分类结果 | 第33-34页 |
| 2.4 讨论与难点 | 第34-35页 |
| 2.5 本章小结 | 第35-37页 |
| 第三章 基于大脑低频振荡幅度的癫痫模式识别分类研究 | 第37-46页 |
| 3.1 引言 | 第37页 |
| 3.2 材料与方法 | 第37-39页 |
| 3.2.1 研究对象 | 第37-38页 |
| 3.2.2 数据预处理 | 第38页 |
| 3.2.3 Relief特征选择 | 第38-39页 |
| 3.3 研究结果 | 第39-41页 |
| 3.3.1 区域特征结果 | 第39-40页 |
| 3.3.2 特征分类结果 | 第40-41页 |
| 3.4 讨论与不足 | 第41-42页 |
| 3.5 低频震荡幅度显著变化区域分析 | 第42-45页 |
| 3.5.1 双样本t检验 | 第42-43页 |
| 3.5.2 显著区域与病程的相关性 | 第43-44页 |
| 3.5.3 结果分析 | 第44-45页 |
| 3.6 本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 总结与展望 | 第46-48页 |
| 4.1 本文总结 | 第46-47页 |
| 4.2 未来学习方向 | 第47-48页 |
| 致谢 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-54页 |
| 硕士期间取得的研究成果 | 第54-55页 |