功能脑网络偏侧化在AD早期诊断中的应用研究
| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 AD的功能脑网络研究 | 第11-12页 |
| 1.2.2 AD中的偏侧化研究 | 第12-13页 |
| 1.2.3 AD诊断现状 | 第13-14页 |
| 1.2.4 问题提出 | 第14页 |
| 1.3 研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 本文的结构安排 | 第15-16页 |
| 1.5 本章小结 | 第16-18页 |
| 第二章 经典的AD功能脑网络指标及分类技术 | 第18-24页 |
| 2.1 复杂网络指标 | 第18-21页 |
| 2.1.1 网络小世界特性 | 第18-19页 |
| 2.1.2 网络效率 | 第19-20页 |
| 2.1.3 网络局部属性 | 第20-21页 |
| 2.2 分类基础理论 | 第21-22页 |
| 2.2.1 分类过程 | 第21页 |
| 2.2.2 SVM分类器 | 第21-22页 |
| 2.2.3 分类性能评价 | 第22页 |
| 2.3 本章小结 | 第22-24页 |
| 第三章 AD脑网络的异常分析 | 第24-46页 |
| 3.1 研究方法 | 第24-27页 |
| 3.1.1 对称模版 | 第24页 |
| 3.1.2 网络构建 | 第24-26页 |
| 3.1.3 功能连接强度 | 第26页 |
| 3.1.4 网络属性 | 第26-27页 |
| 3.2 数据预处理 | 第27-28页 |
| 3.2.1 实验数据来源 | 第27-28页 |
| 3.2.2 数据预处理 | 第28页 |
| 3.3 功能连接分析 | 第28-33页 |
| 3.4 网络属性分析 | 第33-43页 |
| 3.4.1 全局属性方差分析 | 第33-36页 |
| 3.4.2 局部属性方差分析 | 第36-43页 |
| 3.5 讨论 | 第43-45页 |
| 3.5.1 异常脑区分析 | 第43-44页 |
| 3.5.2 功能连接的分析 | 第44页 |
| 3.5.3 网络属性的分析 | 第44-45页 |
| 3.6 本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 AD脑网络的偏侧化异常分析 | 第46-62页 |
| 4.1 脑网络中的偏侧化指数 | 第46页 |
| 4.2 功能连接的偏侧化 | 第46-51页 |
| 4.3 网络属性的偏侧化 | 第51-60页 |
| 4.3.1 网络属性偏侧化指数的分析 | 第51-59页 |
| 4.3.2 偏侧化指数与量表的相关分析 | 第59-60页 |
| 4.4 偏侧化分析与讨论 | 第60-61页 |
| 4.4.1 出现偏侧化的脑区 | 第60页 |
| 4.4.2 功能连接的偏侧化 | 第60-61页 |
| 4.4.3 网络属性的偏侧化 | 第61页 |
| 4.5 本章小结 | 第61-62页 |
| 第五章 分类研究 | 第62-74页 |
| 5.1 特征选择情况 | 第62-64页 |
| 5.2 不同指标分类研究 | 第64-71页 |
| 5.2.1 使用脑网络指标分类准确率 | 第64-66页 |
| 5.2.2 使用偏侧化指数分类准确率 | 第66-67页 |
| 5.2.3 网络指标及偏侧化的分类准确率 | 第67-71页 |
| 5.3 讨论 | 第71-73页 |
| 5.3.1 偏侧化指数的加入对分类准确率的影响 | 第71页 |
| 5.3.2 与其他方法的比较 | 第71-73页 |
| 5.4 本章小结 | 第73-74页 |
| 第六章 总结与展望 | 第74-76页 |
| 6.1 总结 | 第74页 |
| 6.2 展望 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 致谢 | 第80-82页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文 | 第82页 |
