基于脑连接的顶上小叶分割
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-18页 |
| ·背景介绍 | 第8-9页 |
| ·脑科学 | 第8页 |
| ·脑影像 | 第8-9页 |
| ·核磁共振影像 | 第9页 |
| ·脑解剖 | 第9-12页 |
| ·大脑皮层 | 第10-11页 |
| ·顶叶 | 第11-12页 |
| ·顶上小叶 | 第12-16页 |
| ·顶上小叶的结构 | 第12页 |
| ·顶上小叶的功能 | 第12-13页 |
| ·顶上小叶的细胞构筑 | 第13-15页 |
| ·顶上小叶分割的重要性 | 第15-16页 |
| ·本文主要研究内容 | 第16-17页 |
| ·本文的组织结构 | 第17-18页 |
| 第二章 基本原理和方法 | 第18-31页 |
| ·背景 | 第18页 |
| ·弥散张量成像的研究现状 | 第18-27页 |
| ·弥散张量成像的发展 | 第18-20页 |
| ·扩散张量成像的基础原理 | 第20-21页 |
| ·扩散张量成像模型 | 第21-23页 |
| ·扩散张量成像的属性 | 第23-25页 |
| ·基于扩散张量成像的纤维跟踪算法研究现状 | 第25-27页 |
| ·确定性跟踪算法 | 第25-26页 |
| ·概率性跟踪算法 | 第26-27页 |
| ·静息状态下的功能磁共振成像现状 | 第27-30页 |
| ·基于任务的功能磁共振研究 | 第27-28页 |
| ·基于静息状态的功能磁共振研究 | 第28页 |
| ·静息 fMRI 数据的信号特征 | 第28-29页 |
| ·静息 fMRI 数据的预处理 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 分割顶上小叶 | 第31-46页 |
| ·实验数据 | 第31页 |
| ·数据预处理 | 第31-32页 |
| ·实验设计 | 第32-42页 |
| ·提取顶上小叶的方法 | 第32-36页 |
| ·常规模板提取 | 第32-35页 |
| ·freesurfer 软件提取 | 第35-36页 |
| ·聚类方法的选取 | 第36-41页 |
| ·k-means 聚类法 | 第36-38页 |
| ·谱聚类聚类法 | 第38-40页 |
| ·边加权谱聚类法 | 第40页 |
| ·三种聚类方法比较小结 | 第40-41页 |
| ·聚类个数的选取 | 第41-42页 |
| ·实验的结果 | 第42-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 基于解剖连接和静息功能连接分析 | 第46-56页 |
| ·引言 | 第46页 |
| ·三个子区的全脑解剖连接 | 第46-49页 |
| ·三个子区的全脑功能连接 | 第49-50页 |
| ·三个子区的功能连接指纹图 | 第50-52页 |
| ·可重复性 | 第52页 |
| ·讨论与小结 | 第52-56页 |
| 第五章 总结与展望 | 第56-58页 |
| ·总结 | 第56页 |
| ·展望 | 第56-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-68页 |
