| 第一章 绪论 | 第1-20页 |
| ·人脑的生理结构及功能研究 | 第11-14页 |
| ·大脑的解剖结构 | 第11-12页 |
| ·大脑功能研究 | 第12-14页 |
| ·功能磁共振成像概述及基本理论 | 第14-18页 |
| ·磁共振成像的发展概况 | 第15页 |
| ·功能磁共振的血液动力学模型 | 第15-16页 |
| ·功能磁共振成像特点 | 第16页 |
| ·脑功能磁共振成像信号特征 | 第16-18页 |
| ·功能磁共振的应用研究 | 第18页 |
| ·本文研究的目的与内容 | 第18-20页 |
| 第二章 常用功能磁共振信号处理方法 | 第20-33页 |
| ·主成分分析(PCA) | 第20-23页 |
| ·主成分的定义 | 第20-22页 |
| ·主成分的求法 | 第22页 |
| ·主成分的性质 | 第22-23页 |
| ·标准化变量的主成分及性质 | 第23页 |
| ·独立成分分析(ICA) | 第23-28页 |
| ·ICA 简介 | 第23-24页 |
| ·ICA 的基本原理 | 第24-25页 |
| ·ICA 假设条件 | 第25-26页 |
| ·ICA 算法 | 第26-28页 |
| ·统计参数映射方法(SPM) | 第28-33页 |
| ·广义线性模型理论 | 第29-31页 |
| ·SPM 软件 | 第31-33页 |
| 第三章 改进的PCA 算法探测癫痫活动源 | 第33-42页 |
| ·引言 | 第33-35页 |
| ·功能磁共振信号数学模型 | 第35页 |
| ·改进的PCA 算法 | 第35-36页 |
| ·改进的算法计算步骤 | 第36-37页 |
| ·仿真及结果分析 | 第37-38页 |
| ·设置皮质活动和产生背景噪声 | 第37页 |
| ·对协方差矩阵进行奇异值分解 | 第37-38页 |
| ·计算加权相关系数和潜在的活动源 | 第38页 |
| ·真实数据处理及结果 | 第38-40页 |
| ·讨论与结论 | 第40-42页 |
| 第四章 SPM—ICA—PCA 算法 | 第42-52页 |
| ·引言 | 第42-44页 |
| ·算法介绍 | 第44-45页 |
| ·仿真分析 | 第45-49页 |
| ·产生皮质活动和噪声 | 第45-46页 |
| ·计算活动强度系数 | 第46页 |
| ·局域的ICA 与PCA 分析 | 第46-47页 |
| ·用等效的刺激模式代替设计矩阵并用SPM 软件进行通常的估计与分析 | 第47-49页 |
| ·真实数据应用及处理的结果 | 第49-50页 |
| ·讨论与结论 | 第50-52页 |
| 第五章 磁共振信号处理的MUSIC 算法 | 第52-67页 |
| ·MUSIC 算法 | 第52-56页 |
| ·波束形成器 | 第52-54页 |
| ·MUSIC 算法 | 第54-56页 |
| ·解相干MUSIC 方法 | 第56页 |
| ·磁共振成像过程 | 第56-61页 |
| ·磁共振成像的品质因素 | 第56-58页 |
| ·磁共振成像过程 | 第58-61页 |
| ·推证磁共振信号处理的MUSIC 算法的导向矢量 | 第61-65页 |
| ·用提出的MUSIC 算法处理真实数据 | 第65-66页 |
| ·总结 | 第66-67页 |
| 第六章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 硕士期间取得的研究成果 | 第73页 |