| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第12-21页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第12-13页 |
| 1.2 颞叶癫痫的神经影像学研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.1 常规磁共振成像技术 | 第13-14页 |
| 1.2.2 磁共振波谱分析 | 第14页 |
| 1.2.3 正电子发射计算机断层成像技术 | 第14页 |
| 1.2.4 功能磁共振成像技术 | 第14-15页 |
| 1.2.5 弥散张量成像技术 | 第15-16页 |
| 1.3 颞叶癫痫的自动识别 | 第16-18页 |
| 1.4 颞叶癫痫的白质网络拓扑属性研究进展 | 第18-19页 |
| 1.5 本研究的主要工作 | 第19页 |
| 1.6 论文组织结构 | 第19-21页 |
| 第二章 颞叶癫痫病患者脑白质纤维束追踪空间统计分析 | 第21-32页 |
| 2.1 DTI基本原理及研究方法 | 第21-25页 |
| 2.1.1 DTI基本原理 | 第21-23页 |
| 2.1.2 DTI研究方法 | 第23-25页 |
| 2.2 研究数据 | 第25页 |
| 2.2.1 研究对象 | 第25页 |
| 2.2.2 数据采集 | 第25页 |
| 2.3 数据处理与特征参数计算 | 第25-26页 |
| 2.4 纤维束追踪的空间统计分析 | 第26-32页 |
| 2.4.1 DTI参数图 | 第28页 |
| 2.4.2 TBSS分析结果 | 第28-32页 |
| 第三章 TLE自动识别 | 第32-41页 |
| 3.1 支持向量机与特征选择 | 第32-33页 |
| 3.2 特征选择 | 第33页 |
| 3.3 分类结果 | 第33-38页 |
| 3.4 结果分析与讨论 | 第38-39页 |
| 3.4.1 白质纤维分类 | 第38-39页 |
| 3.4.2 结果分析与讨论 | 第39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-41页 |
| 第四章 脑白质结构网络分析 | 第41-54页 |
| 4.1 脑网络拓扑属性 | 第41-43页 |
| 4.2 白质纤维追踪重建 | 第43-44页 |
| 4.2.1 确定性纤维追踪算法 | 第43-44页 |
| 4.2.2 概率性纤维追踪算法 | 第44页 |
| 4.3 白质结构网络构建 | 第44-46页 |
| 4.4 实验结果 | 第46-51页 |
| 4.4.1 确定性纤维追踪图 | 第46页 |
| 4.4.2 FA白质网络 | 第46-48页 |
| 4.4.3 MD白质网络 | 第48-49页 |
| 4.4.4 RD白质网络 | 第49-50页 |
| 4.4.5 脑白质网络拓扑属性 | 第50-51页 |
| 4.5 结果分析与讨论 | 第51-53页 |
| 4.5.1 脑网络连接的理论基础 | 第51-52页 |
| 4.5.2 结果分析与讨论 | 第52-53页 |
| 4.6 本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 总结与展望 | 第54-56页 |
| 5.1 本文总结 | 第54-55页 |
| 5.2 本文的主要创新之处 | 第55页 |
| 5.3 展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-64页 |
| 攻读硕士期间取得的研究成果 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 附件 | 第66页 |