摘要 | 第5-7页 |
abstract | 第7-8页 |
第一章 绪论 | 第14-22页 |
1.1 偏头痛及其病理机制 | 第14-18页 |
1.2 偏头痛影像学研究现状 | 第18-20页 |
1.3 本论文研究意义 | 第20页 |
1.4 组织结构 | 第20-22页 |
第二章 多模态磁共振成像技术 | 第22-45页 |
2.1 结构磁共振成像 | 第22-31页 |
2.1.1 形态学分析 | 第22-27页 |
2.1.2 弥散张量成像 | 第27-31页 |
2.2 功能磁共振成像 | 第31-41页 |
2.2.1 功能磁共振成像原理 | 第32-33页 |
2.2.2 静息态fMRI及其分析方法 | 第33-41页 |
2.3 多体素模式分析 | 第41-45页 |
2.4.1 MRI数据准备和特征选择 | 第42页 |
2.4.2 训练样本和模型测试 | 第42-43页 |
2.4.3 评估分类能力和探索重要特征 | 第43-45页 |
第三章 基于结构磁共振成像探究无先兆偏头痛脑结构异常 | 第45-54页 |
3.1 背景 | 第45-46页 |
3.2 方法 | 第46-49页 |
3.2.1 研究对象 | 第46-47页 |
3.2.2 MRI数据采集 | 第47页 |
3.2.3 VBM和SBM分析 | 第47-48页 |
3.2.4 DTI分析 | 第48-49页 |
3.2.5 统计分析 | 第49页 |
3.3 结果 | 第49-51页 |
3.4 讨论 | 第51-52页 |
3.5 总结 | 第52-54页 |
第四章 基于静息态fMRI研究无先兆偏头痛脑功能活动的异常 | 第54-75页 |
4.1 背景 | 第54-57页 |
4.2 方法 | 第57-65页 |
4.2.1 研究对象 | 第57页 |
4.2.2 MRI数据采集 | 第57-58页 |
4.2.3 静息态fMRI数据预处理 | 第58-59页 |
4.2.4 fMRI指标计算 | 第59-60页 |
4.2.5 ICA分析 | 第60-61页 |
4.2.6 相关性分析 | 第61页 |
4.2.7 功能连接分析 | 第61-62页 |
4.2.8 统计分析 | 第62-65页 |
4.3 结果 | 第65-69页 |
4.3.1 静息态fMRI指标结果 | 第65页 |
4.3.2 ICA分析结果 | 第65-67页 |
4.3.3 功能连接分析 | 第67-68页 |
4.3.4 相关性分析 | 第68-69页 |
4.4 讨论 | 第69-73页 |
4.4.1 默认网络 | 第69-70页 |
4.4.2 感觉运动网络 | 第70-73页 |
4.4.3 小脑和颞叶 | 第73页 |
4.5 总结 | 第73-75页 |
第五章 基于Brainnetome模板研究无先兆偏头痛患者大脑功能网络的拓扑结构异常 | 第75-89页 |
5.1 背景 | 第75-76页 |
5.2 方法 | 第76-80页 |
5.2.1 受试者、MRI数据和预处理 | 第77-78页 |
5.2.2 基于Brainnetome模板构建和分析功能网络 | 第78-79页 |
5.2.3 基于AAL构建功能网络 | 第79页 |
5.2.4 统计分析 | 第79-80页 |
5.3 结果 | 第80-84页 |
5.3.1 功能网络的全局和局部拓扑属性结果 | 第80-82页 |
5.3.2 基于AAL功能网络拓扑属性结果 | 第82页 |
5.3.3 无先兆偏头痛网络功能连接强度异常结果 | 第82-84页 |
5.4 讨论 | 第84-87页 |
5.5 总结 | 第87-89页 |
第六章 基于静息态fMRI初步探究偏头痛的自动分类 | 第89-98页 |
6.1 背景 | 第89-90页 |
6.2 方法 | 第90-93页 |
6.2.0 受试者、MRI数据和预处理 | 第90-91页 |
6.2.1 静息态fMRI指标和特征准备 | 第91-92页 |
6.2.2 MVPA分析 | 第92-93页 |
6.3 结果 | 第93-94页 |
6.3.1 MVPA分类结果 | 第93页 |
6.3.2 脑区权重结果 | 第93-94页 |
6.4 讨论 | 第94-97页 |
6.5 总结 | 第97-98页 |
第七章 总结和展望 | 第98-101页 |
7.1 总结 | 第98-100页 |
7.2 不足和展望 | 第100-101页 |
参考文献 | 第101-109页 |
附录1:中英文缩略词表 | 第109-111页 |
附录2:Brainnetome分区 | 第111-117页 |
作者简历及在学期间所取得的科研成果 | 第117-119页 |
后记和致谢 | 第119-120页 |