基于解剖连接模式的颞中回脑图谱
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 背景介绍 | 第9-10页 |
| 1.1.1 脑科学 | 第9页 |
| 1.1.2 脑影像 | 第9-10页 |
| 1.1.3 核磁共振影像 | 第10页 |
| 1.2 脑解剖 | 第10-13页 |
| 1.2.1 大脑皮层 | 第11-12页 |
| 1.2.2 颞叶 | 第12-13页 |
| 1.3 颞中回 | 第13-16页 |
| 1.3.1 颞中回的结构 | 第13页 |
| 1.3.2 颞中回的功能 | 第13-14页 |
| 1.3.3 颞中回的分区背景 | 第14-15页 |
| 1.3.4 颞中回分割的重要性 | 第15-16页 |
| 1.4 目标网络及脑区介绍 | 第16-17页 |
| 1.4.1 10个目标网络介绍 | 第16-17页 |
| 1.4.2 6 个语言相关脑区介绍 | 第17页 |
| 1.5 本文主要研究内容 | 第17-18页 |
| 1.6 本文的组织结构 | 第18-19页 |
| 第二章 基本原理和方法 | 第19-30页 |
| 2.1 背景 | 第19页 |
| 2.2 弥散张量成像的研究现状 | 第19-28页 |
| 2.2.1 弥散张量成像的发展历程 | 第19-20页 |
| 2.2.2 扩散张量成像的基础原理 | 第20-22页 |
| 2.2.3 扩散张量成像模型 | 第22-23页 |
| 2.2.4 扩散张量成像的属性 | 第23-25页 |
| 2.2.5 基于扩散张量成像的纤维跟踪算法 | 第25-28页 |
| 2.2.5.1 确定性跟踪算法 | 第25-27页 |
| 2.2.5.2 概率性跟踪算法 | 第27-28页 |
| 2.3 静息状态下的功能磁共振成像现状 | 第28页 |
| 2.3.1 BOLD FMRI成像的基本原理 | 第28页 |
| 2.3.2 静息态的FMRI研究 | 第28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-30页 |
| 第三章 颞中回的分区 | 第30-37页 |
| 3.1 实验数据 | 第30页 |
| 3.2 数据参数说明 | 第30-31页 |
| 3.3 数据预处理 | 第31-32页 |
| 3.3.1 DTI数据预处理 | 第31页 |
| 3.3.2 静息态FMRI数据预处理 | 第31-32页 |
| 3.4 实验设计和方法 | 第32-35页 |
| 3.4.1 提取颞中回的方法 | 第32页 |
| 3.4.2 概率跟踪方法 | 第32-33页 |
| 3.4.3 边加权谱聚类法 | 第33-35页 |
| 3.4.4 聚类数的选取 | 第35页 |
| 3.5 基于概率跟踪的分区 | 第35-36页 |
| 3.6 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 颞中回子区的功能和解剖连接模式 | 第37-47页 |
| 4.1 引言 | 第37页 |
| 4.2 颞中回两个子区的全脑解剖连接模式 | 第37-38页 |
| 4.3 颞中回子区的全脑功能连接模式 | 第38-41页 |
| 4.3.1 颞中回子区的显著相关网络 | 第38-39页 |
| 4.3.2 颞中回子区的功能连接显著差异网络 | 第39-41页 |
| 4.4 颞中回子区与10个网络的功能连接指纹图 | 第41-42页 |
| 4.5 颞中回子区与6个语言区的功能连接 | 第42-43页 |
| 4.6 颞中回子区与6个语言区的解剖连接 | 第43-44页 |
| 4.7 结果讨论 | 第44-47页 |
| 第五章 总结与展望 | 第47-49页 |
| 5.1 总结 | 第47-48页 |
| 5.2 展望 | 第48-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-56页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第56-57页 |
