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抑郁症患者fMRI静息态网络的Hurst特性及动态交互

摘要第5-7页
Abstract第7-9页
第一章 绪论第13-31页
    1.1 研究背景与意义第13-17页
    1.2 研究现状第17-27页
        1.2.1 脑活动的动态特性第17-19页
        1.2.2 动态功能连接第19-25页
        1.2.3 临床应用第25-27页
    1.3 本文的工作创新和贡献第27-28页
    1.4 本文的组织结构第28-31页
第二章 抑郁症患者静息态网络的Hurst特性第31-47页
    2.1 引言第31-32页
    2.2 材料与方法第32-37页
        2.2.1 研究对象第32-33页
        2.2.2 数据采集第33-34页
        2.2.3 数据预处理第34-35页
        2.2.4 提取静息态网路第35页
        2.2.5 计算Hurst指数第35-36页
        2.2.6 支持向量机分类第36-37页
    2.3 结果第37-42页
        2.3.1 静息态网络第37-39页
        2.3.2 抑郁症分类结果第39-40页
        2.3.3 临床相关分析第40-42页
    2.4 讨论第42-45页
        2.4.1 赤字模式第42-44页
        2.4.2 过载模式第44-45页
    2.5 结论第45-47页
第三章 抑郁症患者静息态网络间动态交互的异常第47-57页
    3.1 引言第47-48页
    3.2 材料与方法第48-51页
        3.2.1 研究对象与数据采集第48页
        3.2.2 数据处理第48页
        3.2.3 滑动窗条件格兰杰因果分析第48-51页
    3.3 结果第51-54页
        3.3.1 抑郁症相关的静息态网络第51页
        3.3.2 网络间的动态因果连接第51-52页
        3.3.3 临床相关第52-54页
    3.4 讨论第54-56页
        3.4.1 默认网络第54页
        3.4.2 抑郁症患者网络间交互第54-56页
    3.5 结论第56-57页
第四章 抑郁症患者动态模块化分析第57-71页
    4.1 引言第57-58页
    4.2 材料与方法第58-62页
        4.2.1 研究对象与数据采集第58页
        4.2.2 数据处理第58-59页
        4.2.3 动态模块探测第59-60页
        4.2.4 模块属性计算与统计比较第60-62页
    4.3 结果第62-65页
        4.3.1 动态功能模块第62页
        4.3.2 统计比较结果第62-65页
    4.4 讨论第65-69页
        4.4.1 警醒网络的异常第65-66页
        4.4.2 动态模块探测方法的优势第66-69页
    4.5 结论第69-71页
第五章 抑郁症患者脑功能状态的改变第71-91页
    5.1 引言第71-72页
    5.2 材料与方法第72-80页
        5.2.1 研究对象第72-73页
        5.2.2 数据采集第73页
        5.2.3 数据处理第73-74页
        5.2.4 计算动态功能连接第74页
        5.2.5 动态模块探测第74页
        5.2.6 占优模块及逗留时间第74-75页
        5.2.7 状态转变点第75-77页
        5.2.8 跳跃矩阵第77-78页
        5.2.9 统计比较第78-80页
    5.3 结果第80-86页
        5.3.1 静息态网络第80-81页
        5.3.2 占优模块第81-83页
        5.3.3 统计分析结果第83-86页
    5.4 讨论第86-89页
        5.4.1 占优模块第87-88页
        5.4.2 功能状态转变第88-89页
    5.5 结论第89-91页
第六章 总结与展望第91-97页
    6.1 总结第91-94页
    6.2 展望第94-97页
参考文献第97-117页
致谢第117-119页
个人简介第119-121页

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