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基于脑结构影像的早泄神经机制研究

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-9页
符号对照表第12-13页
缩略语对照表第13-17页
第一章 绪论第17-25页
    1.1 关于早泄的相关介绍第17-20页
        1.1.1 关于早泄的定义第17-18页
        1.1.2 关于早泄的流行病学调查第18-19页
        1.1.3 关于早泄的相关机理研究第19-20页
    1.2 关于结构磁共振相关技术的介绍第20-22页
        1.2.1 T1加权图像概述第20-21页
        1.2.2 弥散磁共振图像概述第21-22页
    1.3 论文的研究工作及框架结构第22-25页
        1.3.1 论文的研究工作第23页
        1.3.2 论文的框架第23-25页
第二章 早泄的皮层共变研究第25-33页
    2.1 大脑皮层厚度与皮层厚度共变介绍第25-26页
        2.1.1 大脑皮层厚度介绍第25-26页
        2.1.2 关于结构共变的简单介绍第26页
    2.2 研究方法第26-28页
        2.2.1 研究对象第26-27页
        2.2.2 影像采集第27页
        2.2.3 数据处理第27页
        2.2.4 数据分析第27-28页
    2.3 结果第28-30页
        2.3.1 一般人口学资料统计第28-29页
        2.3.2 共变分析结果第29-30页
    2.4 本章小结与讨论第30-33页
第三章 基于共变研究的白质纤维束追踪第33-41页
    3.1 扩散张量成像相关介绍第33-35页
    3.2 FACT纤维跟踪算法介绍第35-36页
    3.3 方法第36-37页
        3.3.1 研究对象与DTI影像采集第36页
        3.3.2 数据处理第36-37页
        3.3.3 数据分析第37页
    3.4 结果第37-39页
        3.4.1 纤维追踪结果第37-38页
        3.4.2 患者组和对照组的白质纤维的差异分析第38页
        3.4.3 患者组的白质纤维参数与PEDT、SAS和SDS的相关分析第38-39页
    3.5 本章小结与讨论第39-41页
第四章 早泄的结构网络研究第41-51页
    4.1 复杂网络理论基础第41-44页
        4.1.1 复杂网络的图论描述第41-43页
        4.1.2 复杂网络的基本模型第43-44页
    4.2 研究方法第44-45页
        4.2.1 影像采集和数据处理第44-45页
    4.3 结果第45-48页
        4.3.1 大脑结构网络的拓扑属性第45-46页
        4.3.2 小世界属性第46-47页
        4.3.3 核心节点区域第47-48页
        4.3.4 早泄患者的网络属性与PEDT、SAS和SDS的相关性分析第48页
    4.4 本章小结与讨论第48-51页
第五章 早泄的结构影像特征的重要性研究第51-61页
    5.1 分类特征介绍第51页
    5.2 关于机器学习内容的相关介绍第51-53页
        5.2.1 关于套索回归的介绍第51-53页
        5.2.2 关于支持向量机的介绍第53页
    5.3 影像采集和数据处理第53-54页
    5.4 数据分析第54页
    5.5 结果第54-59页
        5.5.1 形态学特征第54-56页
        5.5.2 弥散特征第56-58页
        5.5.3 所有特征第58-59页
    5.6 本章小结与讨论第59-61页
第六章 总结和展望第61-63页
    6.1 本文总结第61-62页
    6.2 未来工作展望第62-63页
参考文献第63-71页
致谢第71-73页
附录 A第73-77页
附录 B第77-79页
附录 C第79-83页
附录 D第83-87页
附录 E第87-89页
作者简介第89-90页

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