静息状态下基于低频振幅的大样本人体节律性基础研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第11-12页 |
| 缩略语对照表 | 第12-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-21页 |
| 1.1 人体节律性介绍 | 第15-16页 |
| 1.2 静息态下ALFF的生理意义 | 第16-17页 |
| 1.3 目前状况研究 | 第17-19页 |
| 1.4 主要研究内容 | 第19-20页 |
| 1.5 文章创新点 | 第20-21页 |
| 第二章 基于fMRI静息状态下单脑区的节律性研究 | 第21-35页 |
| 2.1 数据分析 | 第21-25页 |
| 2.1.1 影像学数据整理分析 | 第21-23页 |
| 2.1.2 预处理 | 第23-25页 |
| 2.2 单个脑区的ALFF及mALFF处理结果 | 第25-33页 |
| 2.2.1 ALFF与mALFF结果 | 第25-32页 |
| 2.2.2 数据结果对比分析 | 第32-33页 |
| 2.3 本章小结 | 第33-35页 |
| 第三章 静息态功能节律网络 | 第35-53页 |
| 3.1 AAL模板 | 第36-38页 |
| 3.2 层次聚类算法 | 第38-51页 |
| 3.2.1 划分社团指标 | 第38-39页 |
| 3.2.2 社团划分方法分析 | 第39-41页 |
| 3.2.3 实验结果 | 第41-49页 |
| 3.2.4 结果分析与讨论 | 第49-51页 |
| 3.3 本章小结 | 第51-53页 |
| 第四章 功能网络内的节律性一致性分析研究 | 第53-61页 |
| 4.1 基于mALFF的单个网络内相关性分析 | 第54-58页 |
| 4.2 基于AAL模板的各脑区相关 | 第58-59页 |
| 4.3 本章小结 | 第59-61页 |
| 第五章 功能网络间的节律性相关性分析研究 | 第61-71页 |
| 5.1 由数学平均方法计算各脑网络间相关性 | 第61-63页 |
| 5.2 由mask计算各网络间相关性 | 第63-64页 |
| 5.3 不同网络间关联的意义 | 第64-69页 |
| 5.3.1 执行控制网络与感觉运动网络 | 第65-66页 |
| 5.3.2 二者关联意义 | 第66-69页 |
| 5.4 本章小结 | 第69-71页 |
| 第六章 总结与展望 | 第71-75页 |
| 6.1 功能网络内与网络间节律性分析 | 第71-72页 |
| 6.2 未来工作发展方向 | 第72-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 致谢 | 第79-81页 |
| 作者简介 | 第81-82页 |
