| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-21页 |
| ·研究背景及意义 | 第11-14页 |
| ·基于核磁共振成像的人脑网络重构技术原理 | 第14-16页 |
| ·核磁共振成像原理及T1 | 第14-15页 |
| ·弥散张量成像 | 第15-16页 |
| ·基于T1和DTI的人脑网络重构技术原理 | 第16页 |
| ·人脑网络核心节点定位方法研究现状 | 第16-19页 |
| ·复杂网络核心节点评价方法研究现状 | 第16-17页 |
| ·人脑网络核心节点评价方法研究现状 | 第17-19页 |
| ·论文主要内容及结构 | 第19-21页 |
| ·论文主要内容 | 第19-20页 |
| ·论文结构 | 第20-21页 |
| 第二章 基于重要度贡献矩阵的二值人脑网络核心节点定位方法 | 第21-41页 |
| ·复杂网络的基本拓扑模型 | 第21-24页 |
| ·规则网络 | 第22-23页 |
| ·ER随机网络 | 第23页 |
| ·小世界网络 | 第23-24页 |
| ·无尺度网络 | 第24页 |
| ·人脑网络重构过程 | 第24-28页 |
| ·定义人脑网络节点 | 第25-27页 |
| ·定义人脑网络连接 | 第27页 |
| ·构建人脑网络邻接矩阵 | 第27-28页 |
| ·脑网络二值连接矩阵构建 | 第28-30页 |
| ·基于重要度评价矩阵的二值脑网络核心节点定位方法 | 第30-37页 |
| ·脑网络的基础定义 | 第30-32页 |
| ·构建二值人脑网络核心节点重要度贡献矩阵 | 第32-34页 |
| ·人脑二值网络核心节点定位算法思想及实现 | 第34-35页 |
| ·算例分析 | 第35-37页 |
| ·实验结果及分析 | 第37-39页 |
| ·本章小结 | 第39-41页 |
| 第三章 基于NoS-FA的加权人脑网络核心节点定位方法 | 第41-55页 |
| ·加权人脑网络的描述与特征分析 | 第41-45页 |
| ·各向异性指数 | 第43页 |
| ·利用FA值对NoS邻接矩阵进行校正 | 第43-45页 |
| ·加权脑区重要度评价矩阵构建 | 第45-47页 |
| ·人脑加权网络核心节点定位算法实现 | 第47-50页 |
| ·人脑加权网络核心节点算法思想及实现 | 第47-48页 |
| ·算例分析 | 第48-50页 |
| ·实验结果及分析 | 第50-54页 |
| ·算法的有效性分析 | 第50-52页 |
| ·算法的网络易损性分析及效果对比 | 第52-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第四章 加权人脑网络核心节点定位方法应用分析 | 第55-63页 |
| ·实验设计及结果分析 | 第55-58页 |
| ·实验设计 | 第55-56页 |
| ·实验结果分析 | 第56-58页 |
| ·基于SPSS的人脑网络样本数据统计分析 | 第58-61页 |
| ·方差分析 | 第58-60页 |
| ·Jonckheere-Terpstra检验 | 第60-61页 |
| ·本章小结 | 第61-63页 |
| 第五章 总结与展望 | 第63-65页 |
| ·本文主要工作总结 | 第63-64页 |
| ·本文存在的不足和下一步的研究重点 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-73页 |
| 附录A：攻读硕士学位期间发表成果 | 第73-75页 |
| 附录B：攻读硕士学位期间参与科研项目 | 第75页 |