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基于IVA和GroupICA的fMRI数据组分析

摘要第4-5页
Abstract第5页
1 绪论第9-12页
    1.1 研究背景及意义第9-10页
    1.2 主要研究工作第10-12页
2 功能磁共振成像信号(fMRI)数据与组分析简述第12-20页
    2.1 fMRI数据介绍第12-13页
        2.1.1 功能磁共振成像采集原理第12页
        2.1.2 fMRI数据的分类第12-13页
    2.2 IVA算法第13-18页
        2.2.1 IVA-L算法第14-15页
        2.2.2 IVA-G算法第15-17页
        2.2.3 IVA-GL算法第17页
        2.2.4 现有IVA算法在fMRI组分析中存在的问题第17-18页
    2.3 Group-ICA算法第18-20页
3 自适应IVA算法第20-33页
    3.1 自适应IVA算法的提出背景第20页
    3.2 自适应IVA算法原理第20-22页
        3.2.1 EP多维密度模型的参数的自适应选择第20-22页
        3.2.2 二阶统计信息和高阶统计信息的综合利用第22页
        3.2.3 自适应IVA算法的优势第22页
    3.3 IVA算法的仿真fMRI数据结果与分析第22-28页
        3.3.1 SimTB工具箱介绍与fMRI仿真数据生成第22-24页
        3.3.2 自适应IVA的性能分析第24-25页
        3.3.3 自适应IVA算法消除模糊性性能分析第25-28页
    3.4 IVA算法的实际fMRI数据结果与分析第28-32页
        3.4.1 多被试fMRI数据介绍第28-29页
        3.4.2 幅值fMRI实验结果与组分析第29-32页
    3.5 本章小结第32-33页
4 加入稳定性量度的复数IVA-L算法第33-44页
    4.1 加入稳定性量度的复数IVA算法背景第33-34页
    4.2 加入稳定性量度的复数IVA-L算法第34-36页
        4.2.1 实数IVA-L算法向复数域的拓展第34页
        4.2.2 稳定性量度方法第34-35页
        4.2.3 改进IVA算法的优势第35-36页
    4.3 仿真实验与结果分析第36-40页
        4.3.1 复数仿真信号介绍第36-37页
        4.3.2 仿真结果与分析第37-40页
    4.4 实际复数fMRI实验与组分析第40-43页
        4.4.1 多被试复数fMRI数据介绍第40页
        4.4.2 结果与组分析第40-43页
    4.5 本章小结第43-44页
5 加入相位校正的复数Group-ICA算法第44-56页
    5.1 相位校正原理第44-46页
    5.2 加入相位校正的Group-ICA算法第46-47页
        5.2.1 加入相位校正的Group-ICA算法的原理第46页
        5.2.2 加入相位校正的EBM算法第46-47页
        5.2.3 加入相位校正的nocFastICA算法第47页
    5.3 Group-ICA复数算法的仿真实验第47-53页
        5.3.1 复数仿真数据介绍第48页
        5.3.2 复数仿真实验结果与组分析第48-53页
    5.4 实际fMRI数据组分析结果比较第53-55页
        5.4.1 改进的算法对相位的影响第53-54页
        5.4.2 改进后算法的分离性能分析第54-55页
    5.5 本章小结第55-56页
6 基于fMRI数据的功能连接的组分析第56-64页
    6.1 功能连接第56-59页
        6.1.1 FC原理第56-58页
        6.1.2 FNC原理第58-59页
    6.2 基于不同IVA算法功能连接分析第59-62页
        6.2.1 组相关性分析第59-60页
        6.2.2 独立成分的相关性分析第60-62页
    6.3 基于IVA和Group-ICA算法的功能连接分析第62-63页
        6.3.1 单被试相关分析第62页
        6.3.2 组相关分析第62-63页
    6.4 本章总结第63-64页
结论第64-66页
参考文献第66-71页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况第71-72页
致谢第72-73页

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