| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-22页 |
| ·引言 | 第11页 |
| ·研究背景及意义 | 第11-18页 |
| ·脑成像技术 | 第11-13页 |
| ·大脑动态性研究 | 第13-15页 |
| ·脑网络研究 | 第15-17页 |
| ·脑连接分析 | 第17-18页 |
| ·本文主要研究成果和贡献 | 第18-20页 |
| ·论文章节安排 | 第20-22页 |
| 第2章 MRI脑成像技术 | 第22-35页 |
| ·引言 | 第22页 |
| ·MRI成像的基本原理 | 第22-25页 |
| ·弥散张量成像（DTI） | 第25-29页 |
| ·DTI成像原理 | 第25-27页 |
| ·白质神经纤维跟踪 | 第27-29页 |
| ·DTI数据预处理及大脑白质皮层表面重建 | 第29页 |
| ·功能磁共振成像（fMRI） | 第29-34页 |
| ·fMRI成像原理 | 第30-31页 |
| ·静息态fMRI和任务fMRI | 第31-33页 |
| ·fMRI数据预处理 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第3章 DICCCOL全脑网络分析系统 | 第35-43页 |
| ·引言 | 第35-36页 |
| ·DICCCOL的产生和预测 | 第36-41页 |
| ·DICCCOL标记的产生 | 第36-41页 |
| ·DICCCOL标记的预测 | 第41页 |
| ·DICCCOL大脑参考系统的优势 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 动态大脑通用状态模式表达 | 第43-73页 |
| ·引言 | 第43页 |
| ·实验数据及方法 | 第43-53页 |
| ·分析流程 | 第43-44页 |
| ·DICCCOL结构连接与全脑网络 | 第44-45页 |
| ·大脑亚稳态状态表达 | 第45-47页 |
| ·基于FDDL通用状态模式表达 | 第47-52页 |
| ·实验数据及预处理 | 第52-53页 |
| ·实验结果 | 第53-71页 |
| ·R-fMRI与T-fMRI数据的通用状态模式可视化结果 | 第53-56页 |
| ·R-fMRI和T-fMRI数据的ACP模式定量分析 | 第56-60页 |
| ·T-fMRI数据的WQCP异常点分析及激活检测验证 | 第60-66页 |
| ·讨论 | 第66-71页 |
| ·本章小结 | 第71-73页 |
| 第5章 RSN网络动态性研究 | 第73-96页 |
| ·引言 | 第73-74页 |
| ·实验数据及方法 | 第74-81页 |
| ·分析流程 | 第74-75页 |
| ·基于DICCCOL全脑功能连接表达 | 第75-76页 |
| ·静息态网络（RSN）的识别 | 第76-81页 |
| ·实验数据及预处理 | 第81页 |
| ·实验结果 | 第81-94页 |
| ·静息态群体时间动态功能连接模式 | 第81-83页 |
| ·基于DICCCOL的RSN网络分析 | 第83-94页 |
| ·本章小结 | 第94-96页 |
| 第6章 大脑动态信息传递路径追踪 | 第96-111页 |
| ·引言 | 第96页 |
| ·实验数据及方法 | 第96-103页 |
| ·分析流程 | 第96-97页 |
| ·大脑亚稳态时间序列 | 第97-98页 |
| ·子网络激活时序分析 | 第98-99页 |
| ·信息传递路径概率模型 | 第99-101页 |
| ·动态规划求解过程 | 第101-103页 |
| ·统计“路由”节点 | 第103页 |
| ·实验数据及预处理 | 第103页 |
| ·实验结果 | 第103-110页 |
| ·本章小结 | 第110-111页 |
| 第7章 总结与展望 | 第111-115页 |
| ·论文工作总结 | 第111-113页 |
| ·论文工作展望 | 第113-115页 |
| 参考文献 | 第115-133页 |
| 致谢 | 第133-135页 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第135-136页 |
