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脑功能核磁共振成像激活区聚类算法研究

摘要第1-4页
ABSTRACT第4-5页
目录第5-7页
前言 (PREFACE)第7-8页
第一章 功能磁共振原理及数据分析第8-27页
 1.1 用FMRI作为高级脑成像研究的原理(THEORY OF FMRI)第8-13页
  1.1.1 MRI 原理第8-10页
  1.1.2 功能性核磁共振成像 (fMRI)第10-13页
 1.2 实验设计第13-14页
 1.3 磁共振信号的特征(CHARACTER OF MRI SIGNAL)第14-15页
 1.4 数据预处理第15-18页
  1.4.1 头动校正第15-16页
  1.4.2 空间标准化第16-18页
  1.4.3 空间平滑第18页
  1.4.4 时间平滑第18页
 1.5 统计分析第18-24页
  1.5.1 相关分析与t-检验第19-20页
  1.5.2 线性时不变系统(Linear Invariant System, LIS)第20-22页
  1.5.3 通用线性模型 (General Linear Model, GLM)第22-24页
 第一章参考文献:第24-27页
第二章 数字信号聚类算法第27-37页
 2.1 聚类算法概述第27-28页
 2.2 数字信号聚类算法第28页
 2.3 数字信号建模理论简述第28-32页
  2.3.1 参数模型法的思路:第28-31页
  2.3.2 关于信号建模问题的讨论(Discussion of Signal Modeling)第31-32页
 2.4 层次聚类算法 (ALGORITHM OF HIERARCHICAL)第32-35页
  2.4.1 Pdist第32-33页
  2.4.2 Squareform第33页
  2.4.3 Linkage第33-34页
  2.4.4 Dendrogram第34页
  2.4.5 Cluster第34-35页
 第二章参考文献:第35-37页
第三章 树状锐化在层次聚类中的应用第37-50页
 3.1 基本理论(THEORY OF DENDROGRAM SHARPENING)第37-40页
  3.1.1 距离测量第37页
  3.1.2 链接算法第37-38页
  3.1.3 锐化算法中常用术语(Terminology of the Sharpening Algorithm)第38页
  3.1.4 运用单链接的优点(Advantages of using the Single Linkage Method)第38-39页
  3.1.5 举例分析第39-40页
 3.2 锐化算法第40-43页
 3.3 被删除点的最后归类算法(ALGORITHM OF FINAL CLASSIFICATION)第43-44页
  3.3.1 最小距离法 (Algorithm of Least distance)第43页
  3.3.2 质心固定法 (Algorithm of fixed centroid)第43页
  3.3.3 质心动态变化法 (Algorithm of dynamic centroid)第43-44页
 3.4 树状锐化在层次聚类算法应用中的MATLAB语言程序实现第44-48页
  3.4.1 MATLAB语言的特点第44页
  3.4.2 程序实现第44-46页
  3.4.3 Final Classification第46-48页
 第三章参考文献:第48-50页
第四章 锐化层次聚类在脑功能成像(FMRI)激活区中的应用第50-63页
 4.1 FMRI数据处理第50-53页
  4.1.1 实验描述第50-51页
  4.1.2 数据预处理—功能激活区的获得第51-53页
 4.2 MATLAB程序实现树状锐化层次聚类第53-54页
  4.2.1 通过Matlab读取磁共振功能激活区数据第53页
  4.2.2 对时间序列建立参数模型第53-54页
  4.2.3 对建模后的数据进行锐化层次聚类第54页
 4.3 磁共振激活区聚类算法实现结果及分析第54-61页
 4.4 结论第61页
 第四章参考文献:第61-63页
附录1 文中算法实现程序(MATLAB)第63-79页
 【算法实现程序1】第63-68页
 【算法实现程序2】第68-69页
 【算法实现程序3]第69页
 【算法实现程序4]第69-71页
 【算法实现程序5]第71页
 【算法实现程序6】第71-72页
 【算法实现程序7]第72-79页
附录2 缩略语小结第79-80页
作者简介第80页
硕士期间论文发表情况第80-81页
致谢第81页

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