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基于体素的形态学分析及结构网络对艾森克人格的研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第11-18页
    1.1 艾森克人格理论概述第11-14页
        1.1.1 艾森克的人格理论第11-12页
        1.1.2 艾森克人格问卷第12-13页
        1.1.3 国内外关于人格的神经影像学研究第13-14页
            1.1.3.1 人格的脑功能相关研究第13页
            1.1.3.2 人格的脑结构相关研究第13-14页
    1.2 结构磁共振成像概述第14-15页
        1.2.1 磁共振成像技术简介第14页
        1.2.2 灰质形态学研究第14-15页
    1.3 扩散磁共振成像概述第15-16页
        1.3.1 弥散张量成像研究第15页
        1.3.2 人脑结构连接第15-16页
        1.3.3 基于白质纤维束的结构连接第16页
    1.4 本论文的研究内容和结构安排第16-18页
第二章 艾森克人格的灰质形态学研究第18-32页
    2.1 引言第18页
    2.2 灰质形态学研究方法第18-20页
        2.2.1 基于体素的形态学分析介绍第18-19页
        2.2.2 VBM8工具箱第19-20页
    2.3 数据获取与数据分析第20-24页
        2.3.1 研究对象第20页
        2.3.2 人格调查问卷第20-22页
        2.3.3 影像数据采集第22-23页
        2.3.4 数据分析第23-24页
            2.3.4.1 数据预处理第23页
            2.3.4.2 相关分析第23-24页
    2.4 数据结果第24-28页
        2.4.1 数据统计特征第24页
        2.4.2 内外倾性与GMV值相关第24-27页
        2.4.3 神经质与GMV值相关第27-28页
    2.5 讨论第28-30页
        2.5.1 大脑灰质体积与内外倾性相关第29-30页
            2.5.1.1 内外倾性与杏仁核GMV负相关第29页
            2.5.1.2 内外倾性与大脑海马旁回GMV负相关第29页
            2.5.1.3 内外倾性与大脑颞中回GMV负相关第29-30页
            2.5.1.4 内外倾性和神经质与大脑额上回GMV负相关第30页
        2.5.2 大脑灰质体积与神经质相关第30页
            2.5.2.1 神经质与小脑的GMV负相关第30页
    2.6 本章小结第30-32页
第三章 艾森克人格的结构网络的研究第32-54页
    3.1 引言第32页
    3.2 弥散张量成像基本理论概述第32-37页
        3.2.1 弥散张量成像简介第32-33页
        3.2.2 弥散张量成像技术原理第33-37页
    3.3 脑白质纤维追踪方法介绍第37-38页
        3.3.1 确定型纤维追踪算法第37页
        3.3.2 统计型纤维追踪算法第37-38页
    3.4 数据获取与数据分析第38-47页
        3.4.1 研究对象第38-39页
        3.4.2 人格调查问卷第39页
        3.4.3 影像数据采集第39-40页
        3.4.4 数据分析第40-47页
            3.4.4.1 数据预处理第40-41页
            3.4.4.2 构建二值网络第41-44页
            3.4.4.3 结构连接网络图论分析第44-46页
            3.4.4.4 相关分析第46-47页
    3.5 结果第47-50页
        3.5.1 数据统计特征第47页
        3.5.2 神经质与网络属性相关第47-48页
        3.5.3 精神质和网络属性相关第48-50页
    3.6 讨论第50-52页
        3.6.1 神经质与介数中心度正相关第51页
        3.6.2 精神质与网络属性正相关第51-52页
            3.6.2.1 精神质与介数中心度正相关第51-52页
            3.6.2.2 精神质与聚类系数正相关第52页
            3.6.2.3 精神质与最短路径长度负相关第52页
    3.7 本章小结第52-54页
第四章 总结和展望第54-57页
    4.1 本文总结第54-55页
    4.2 前景展望第55-57页
致谢第57-58页
参考文献第58-66页
硕士期间取得的研究成果第66-67页
附录 中英文缩略词表第67-68页

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