| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 1 绪论 | 第12-19页 |
| 1.1 静息状态fMRI | 第12-13页 |
| 1.2 基于静息状态fMRI数据的独立成分分析 | 第13-14页 |
| 1.3 基于静息状态fMRI的ADHD机理研究 | 第14-15页 |
| 1.4 基于静息状态fMRI的ADHD分类 | 第15-17页 |
| 1.5 本文主要工作 | 第17-19页 |
| 2 ADHD患者独立脑功能网络异常分析 | 第19-29页 |
| 2.1 概要 | 第19页 |
| 2.2 数据与方法 | 第19-22页 |
| 2.2.1 数据来源 | 第19-20页 |
| 2.2.2 RS-fMRI数据预处理 | 第20页 |
| 2.2.3 TC-GICA和双回归 | 第20-21页 |
| 2.2.4 统计分析 | 第21-22页 |
| 2.3 结果 | 第22-27页 |
| 2.3.1 独立成分分析结果 | 第22-24页 |
| 2.3.2 基于时间域信息的ADHD患者脑网络异常分析结果 | 第24-26页 |
| 2.3.3 基于空间域信息的ADHD患者脑网络异常分析结果 | 第26-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-29页 |
| 3 基于SVM的ADHD分类及预测 | 第29-47页 |
| 3.1 概要 | 第29页 |
| 3.2 支持向量机 | 第29-37页 |
| 3.2.1 支持向量机概念 | 第29-33页 |
| 3.2.2 支持向量回归(SVR) | 第33-35页 |
| 3.2.3 LibSVM工具包简介 | 第35-37页 |
| 3.3 数据与方法 | 第37-40页 |
| 3.3.1 数据分析总体流程 | 第37-38页 |
| 3.3.2 特征矩阵构建 | 第38-39页 |
| 3.3.3 特征选择 | 第39页 |
| 3.3.4 分类及预测 | 第39页 |
| 3.3.5 留一法交叉验证 | 第39-40页 |
| 3.4 实验结果 | 第40-45页 |
| 3.4.1 基于时间域特征的分类 | 第40-41页 |
| 3.4.2 基于独立脑功能网络空间图谱的分类 | 第41-43页 |
| 3.4.3 基于时间域特征的ADHD评分预测 | 第43-44页 |
| 3.4.4 基于独立脑功能网络空间图谱的ADHD评分预测 | 第44-45页 |
| 3.5 本章小结 | 第45-47页 |
| 4 基于随机森林的ADHD分类及预测 | 第47-57页 |
| 4.1 概要 | 第47-48页 |
| 4.2 随机森林 | 第48-50页 |
| 4.2.1 随机森林概念 | 第48-49页 |
| 4.2.2 TreeBagger函数 | 第49-50页 |
| 4.3 数据与方法 | 第50-51页 |
| 4.3.1 数据分析总体流程 | 第50-51页 |
| 4.3.2 分类及预测 | 第51页 |
| 4.4 实验结果 | 第51-55页 |
| 4.4.1 基于时间域特征的分类结果 | 第51-52页 |
| 4.4.2 基于独立脑功能网络空间图谱的分类结果 | 第52-53页 |
| 4.4.3 基于时间域特征的ADHD评分预测 | 第53-54页 |
| 4.4.4 基于独立脑功能网络空间图谱的ADHD评分预测 | 第54-55页 |
| 4.5 本章小结 | 第55-57页 |
| 5 总结与展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 作者简历 | 第63-65页 |
| 学位论文数据集 | 第65页 |
