fMRI功能连接的稀疏表示分析
| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9页 |
| 第一章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 功能连接研究现状 | 第11-17页 |
| 1.2.1 静态功能连接 | 第11-14页 |
| 1.2.2 动态功能连接 | 第14-15页 |
| 1.2.3 多中心数据融合 | 第15-17页 |
| 1.3 稀疏表示研究现状 | 第17-18页 |
| 1.4 本文的主要贡献和组织结构 | 第18-20页 |
| 1.4.1 本文的主要内容及贡献 | 第18页 |
| 1.4.2 本文组织结构 | 第18-20页 |
| 第二章 相关算法介绍 | 第20-38页 |
| 2.1 功能连接概述 | 第20-25页 |
| 2.1.1 数据预处理 | 第20-22页 |
| 2.1.2 静态功能连接计算 | 第22-23页 |
| 2.1.3 动态功能连接计算 | 第23-25页 |
| 2.2 稀疏表示概述 | 第25-30页 |
| 2.2.1 稀疏表示模型 | 第25-26页 |
| 2.2.2 基于范数的稀疏表示 | 第26-30页 |
| 2.3 在线字典学习算法概述 | 第30-32页 |
| 2.3.1 字典学习理论基础 | 第30-31页 |
| 2.3.2 在线字典学习算法 | 第31-32页 |
| 2.4 支持向量机 | 第32-35页 |
| 2.5 基于稀疏表示的多任务学习 | 第35-38页 |
| 第三章 动态功能连接的稀疏表示分析 | 第38-52页 |
| 3.1 研究背景 | 第38-39页 |
| 3.2 被试和方法 | 第39-45页 |
| 3.2.1 被试 | 第39-40页 |
| 3.2.2 预处理 | 第40页 |
| 3.2.3 动态功能连接计算 | 第40-42页 |
| 3.2.4 稀疏表示与分类 | 第42-45页 |
| 3.2.5 特异性模式提取 | 第45页 |
| 3.3 实验结果 | 第45-48页 |
| 3.3.1 分类结果 | 第45-47页 |
| 3.3.2 特异性模式提取结果 | 第47-48页 |
| 3.4 结果分析与讨论 | 第48-50页 |
| 3.3.1 分类结果分析与讨论 | 第48-49页 |
| 3.3.2 特异性模式提取结果分析与讨论 | 第49-50页 |
| 3.5 本章小结 | 第50-52页 |
| 第四章 基于稀疏表示的多中心数据融合分类 | 第52-64页 |
| 4.1 研究背景 | 第52页 |
| 4.2 被试和方法 | 第52-57页 |
| 4.2.1 被试 | 第52-53页 |
| 4.2.2 预处理 | 第53页 |
| 4.2.3 功能连接计算 | 第53-54页 |
| 4.2.4 基于稀疏表示的多任务SVM分类 | 第54-57页 |
| 4.3 实验结果 | 第57-61页 |
| 4.4 结果分析与讨论 | 第61-62页 |
| 4.5 本章小结 | 第62-64页 |
| 第五章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 5.1 论文工作总结 | 第64-65页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-74页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第74页 |
| 作者在学期间取参与的主要科研工作 | 第74页 |
