| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 静息态网络的功能研究 | 第11-13页 |
| 1.2.2 抑郁症脑功能研究 | 第13页 |
| 1.3 论文研究目标 | 第13-14页 |
| 1.4 论文结构 | 第14-16页 |
| 2 分类方法介绍 | 第16-26页 |
| 2.1 决策树模型 | 第16-20页 |
| 2.1.1 决策树的特征选择 | 第16-18页 |
| 2.1.2 决策树的生成 | 第18-20页 |
| 2.1.3 决策树的剪枝 | 第20页 |
| 2.2 Elman神经网络 | 第20-21页 |
| 2.3 AdaBoost提升方法 | 第21-23页 |
| 2.4 基于Lasso的Logistic回归分析 | 第23-26页 |
| 3 分类结果研究 | 第26-36页 |
| 3.1 数据采集 | 第26-27页 |
| 3.2 数据预处理 | 第27-28页 |
| 3.3 特征提取 | 第28-29页 |
| 3.4 交叉验证 | 第29-30页 |
| 3.5 基于部分特征的传统分类模型结果 | 第30-34页 |
| 3.6 基于全部特征的Lasso-Logistic模型 | 第34-36页 |
| 4 脑区的功能性模式研究 | 第36-44页 |
| 4.1 脑网络的重构原理介绍 | 第36页 |
| 4.2 脑区贡献度及其功能连接 | 第36-41页 |
| 4.3 结果讨论 | 第41-44页 |
| 5 总结和展望 | 第44-48页 |
| 5.1 总结 | 第44-45页 |
| 5.2 展望 | 第45-48页 |
| 参考文献 | 第48-52页 |
| 附录 | 第52-56页 |
| 致谢 | 第56页 |