| 摘要 | 第4-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第14-28页 |
| 1.1 研究背景与研究意义 | 第14-16页 |
| 1.2 人脑功能概述 | 第16-21页 |
| 1.2.1 人脑功能的物质基础 | 第16-18页 |
| 1.2.2 人脑功能的特点 | 第18-19页 |
| 1.2.3 人脑功能的研究方法 | 第19-21页 |
| 1.3 群智能算法概述 | 第21-24页 |
| 1.3.1 群智能算法发展简史 | 第21-23页 |
| 1.3.2 群智能算法的特点 | 第23页 |
| 1.3.3 群智能算法在聚类中的应用 | 第23-24页 |
| 1.4 论文的主要工作 | 第24-26页 |
| 1.4.1 面向fMRI数据的人脑功能划分进展 | 第25页 |
| 1.4.2 静态人脑功能划分方法研究 | 第25-26页 |
| 1.4.3 动态人脑功能划分方法研究 | 第26页 |
| 1.5 论文组织结构 | 第26-28页 |
| 第2章 面向fMRI数据的人脑功能划分进展 | 第28-50页 |
| 2.1 fMRI数据 | 第28-31页 |
| 2.1.1 fMRI的基本原理 | 第28-29页 |
| 2.1.2 fMRI数据的采集过程 | 第29-30页 |
| 2.1.3 fMRI数据的特点 | 第30页 |
| 2.1.4 fMRI数据的预处理过程 | 第30-31页 |
| 2.2 面向fMRI数据的人脑功能划分问题 | 第31-34页 |
| 2.2.1 面向fMRI数据的人脑功能划分的基本概念 | 第32页 |
| 2.2.2 面向fMRI数据的人脑功能划分的分类 | 第32-33页 |
| 2.2.3 面向fMRI数据的人脑功能划分的基本流程 | 第33-34页 |
| 2.3 面向fMRI数据的人脑功能划分方法 | 第34-43页 |
| 2.3.1 面向fMRI数据的静态人脑功能划分方法 | 第34-42页 |
| 2.3.2 面向fMRI数据的动态人脑功能划分方法 | 第42-43页 |
| 2.4 常用功能一致性度量和评价指标 | 第43-46页 |
| 2.4.1 常用功能一致性度量 | 第43-44页 |
| 2.4.2 常用评价指标 | 第44-46页 |
| 2.5 面向fMRI数据的人脑功能划分中存在的不足 | 第46-49页 |
| 2.6 本章小结 | 第49-50页 |
| 第3章 基于免疫克隆选择算法搜索GMM的脑岛功能划分方法 | 第50-68页 |
| 3.1 基础内容 | 第50-53页 |
| 3.1.1 免疫克隆选择算法 | 第50-51页 |
| 3.1.2 高斯混合模型 | 第51-53页 |
| 3.1.3 脑岛及其功能划分 | 第53页 |
| 3.2 新方法NICS-GMM描述 | 第53-58页 |
| 3.2.1 基本思想 | 第53-54页 |
| 3.2.2 抗体、抗原表示与适应度函数 | 第54页 |
| 3.2.3 初始化和克隆抗体 | 第54-55页 |
| 3.2.4 计算动态邻域信息 | 第55-56页 |
| 3.2.5 混合克隆变异 | 第56-57页 |
| 3.2.6 NICS-GMM的具体流程与分析 | 第57-58页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第58-65页 |
| 3.3.1 fMRI数据及其预处理 | 第59-60页 |
| 3.3.2 评价指标 | 第60页 |
| 3.3.3 搜索能力的比较 | 第60-62页 |
| 3.3.4 划分数的确定 | 第62页 |
| 3.3.5 划分结果的空间图 | 第62-63页 |
| 3.3.6 划分结果的连接模式 | 第63-64页 |
| 3.3.7 划分结果的功能一致性 | 第64-65页 |
| 3.4 本章小结 | 第65-68页 |
| 第4章 基于人工蜂群算法的人脑功能划分方法 | 第68-92页 |
| 4.1 人工蜂群算法概述 | 第68-70页 |
| 4.2 新方法CSABC描述 | 第70-77页 |
| 4.2.1 基本思想 | 第70-71页 |
| 4.2.2 食物源表示 | 第71页 |
| 4.2.3 初始化 | 第71-72页 |
| 4.2.4 自适应交叉搜索 | 第72-74页 |
| 4.2.5 分步式搜索 | 第74-75页 |
| 4.2.6 CSABC的具体流程与分析 | 第75-77页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第77-90页 |
| 4.3.1 fMRI数据 | 第77-78页 |
| 4.3.2 评价指标 | 第78-79页 |
| 4.3.3 模拟fMRI数据上的聚类一致性 | 第79-80页 |
| 4.3.4 搜索能力 | 第80-82页 |
| 4.3.5 划分结果 | 第82-86页 |
| 4.3.6 划分结果的功能一致性 | 第86-88页 |
| 4.3.7 划分结果的功能连接指纹 | 第88-90页 |
| 4.4 本章小结 | 第90-92页 |
| 第5章 基于滑动窗口和人工蜂群算法的动态人脑功能划分方法 | 第92-114页 |
| 5.1 基础内容 | 第92-94页 |
| 5.1.1 动态人脑功能划分 | 第92-93页 |
| 5.1.2 滑动窗口 | 第93-94页 |
| 5.2 新方法SWABC描述 | 第94-101页 |
| 5.2.1 基本思想 | 第94-95页 |
| 5.2.2 功能连接相似性最小性准则 | 第95-96页 |
| 5.2.3 基于混合策略的雇佣蜂搜索 | 第96-97页 |
| 5.2.4 动态半径约束的侦察蜂搜索 | 第97-100页 |
| 5.2.5 SWABC的具体流程与分析 | 第100-101页 |
| 5.3 实验结果与分析 | 第101-113页 |
| 5.3.1 fMRI数据与预处理 | 第102页 |
| 5.3.2 评价指标 | 第102-103页 |
| 5.3.3 滑动窗口长度的确定 | 第103-104页 |
| 5.3.4 功能状态数的确定 | 第104页 |
| 5.3.5 各评价指标上的比较 | 第104-112页 |
| 5.3.6 动态功能划分结果的验证 | 第112-113页 |
| 5.4 本章小结 | 第113-114页 |
| 结论 | 第114-118页 |
| 参考文献 | 第118-130页 |
| 攻读博士学位期间所取得的主要科研成果 | 第130-132页 |
| 攻读博士学位期间参加的主要科研项目 | 第132-134页 |
| 致谢 | 第134-135页 |
