| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 1. 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 引言 | 第9-10页 |
| 1.2 基于静息态fMRI数据的分类研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 EM算法的研究现状 | 第11页 |
| 1.4 本文的创新点 | 第11-12页 |
| 1.5 本文内容框架 | 第12-13页 |
| 2. 数据及其预处理 | 第13-15页 |
| 2.1 被试资料 | 第13页 |
| 2.2 数据采集 | 第13页 |
| 2.3 数据预处理 | 第13-15页 |
| 3. 本文理论方法介绍 | 第15-21页 |
| 3.1 功能连接的计算 | 第15页 |
| 3.2 K-S检验 | 第15-16页 |
| 3.3 EM算法(二分量混合模型) | 第16-18页 |
| 3.4 双样本T检验 | 第18页 |
| 3.5 支持向量机 | 第18-19页 |
| 3.6 留一交叉验证 | 第19页 |
| 3.7 分类性能度量 | 第19-20页 |
| 3.8 置换检验(Permutation Test) | 第20-21页 |
| 4. 结果分析 | 第21-29页 |
| 4.1 态性检验 | 第21-23页 |
| 4.2 参数估计结果 | 第23-26页 |
| 4.2.1 混合正态分布 | 第23页 |
| 4.2.2 特征选取 | 第23-26页 |
| 4.3 分类结果 | 第26-27页 |
| 4.4 置换检验 | 第27-29页 |
| 5. 总结 | 第29-31页 |
| 参考文献 | 第31-35页 |
| 致谢 | 第35-37页 |