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基于频域分析和结构聚类的fMRI数据处理方法研究

创新点摘要第5-6页
摘要第6-8页
ABSTRACT第8-10页
第1章 绪论第14-26页
    1.1 课题研究背景第14-15页
    1.2 国内外相关研究第15-21页
        1.2.1 基于fMRI技术的脑功能网络研究第15-16页
        1.2.2 fMRI数据分析方法相关研究第16-21页
        1.2.3 论文研究工作方向第21页
    1.3 研究内容第21-24页
        1.3.1 基于空间仿射度量的fMRI时间序列脑激活区域提取算法第22页
        1.3.2 基于拓扑结构相似度与三元环的fMRI拓扑网络功能连通模式提取算法第22-23页
        1.3.3 基于k完全子图特征的fMRI拓扑网络功能连通模式提取算法第23-24页
    1.4 论文组织与结构第24-26页
第2章 相关理论方法与基础研究第26-37页
    2.1 广义线性模型第26页
    2.2 快速傅里叶变换第26-27页
    2.3 Bron-Kerbosch算法第27-29页
    2.4 结果评估与定量分析方法第29-31页
        2.4.1 受试者工作特征曲线第29-30页
        2.4.2 交叉验证第30页
        2.4.3 聚类结果评价指标第30-31页
    2.5 基于脑功能网络的轻度认知功能障碍相关工作第31-34页
    2.6 Stroop效应的研究进展第34-35页
    2.7 设计实验范式简介第35-37页
第3章 基于空间仿射度量的fMRI时间序列脑激活区提取算法第37-79页
    3.1 空间仿射匹配方法理论第37-45页
        3.1.1 fMRI时间序列第38页
        3.1.2 时域特征第38-39页
        3.1.3 频域特征第39-43页
        3.1.4 空间仿射度量第43页
        3.1.5 面向fMRI时间序列脑激活区域提取的空间仿射匹配算法第43-45页
    3.2 基于空间仿射匹配算法的fMRI脑激活区提取准确性实验第45-76页
        3.2.1 仿真fMRI数据集设计第47-49页
        3.2.2 基于组块设计的fMRI时间序列分析第49-55页
        3.2.3 基于事件相关设计的fMRI时间序列分析第55-62页
        3.2.4 基于时域相关组块设计的时间序列分析第62-68页
        3.2.5 基于时域相关事件相关设计的时间序列分析第68-76页
    3.3 讨论第76-78页
    3.4 本章小结第78-79页
第4章 基于拓扑结构相似度与三元环的fMRI拓扑网络功能连通模式提取算法.第79-91页
    4.1 拓扑结构相似度特性分析第79-80页
    4.2 基于拓扑结构相似度与三元环的复合结构聚类特征第80-82页
    4.3 基于复合结构聚类特征的fMRI拓扑网络功能连通模式提取框架第82-85页
    4.4 基于复合结构聚类提取的功能连通模式准确性实验第85-89页
        4.4.1 实验设计第85-88页
        4.4.2 仿真实验第88-89页
    4.5 本章小结第89-91页
第5章 基于k完全子图特征的fMRI拓扑网络功能连通模式提取算法第91-129页
    5.1 fMRI功能连通网络特性分析第91-93页
    5.2 基于k完全子图的稠密拓扑结构第93-96页
    5.3 面向fMRI拓扑网络功能连通模式提取的k完全子图特征算法框架第96-103页
    5.4 基于k完全子图的结构聚类算法的仿真实验结果第103-120页
        5.4.1 实验设计第103页
        5.4.2 簇标签校正第103-104页
        5.4.3 仿真实验结果第104-120页
    5.5 基于k完全子图的结构聚类算法的静息态fMRI实验结果第120-126页
        5.5.1 被试准备第120-121页
        5.5.2 数据准备第121页
        5.5.3 数据预处理第121页
        5.5.4 功能连通模式提取结果第121-126页
    5.6 本章小结第126-129页
第6章 结论与展望第129-131页
参考文献第131-147页
攻读学位期间公开发表论文第147-148页
致谢第148-149页
作者简介第149页

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