| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-17页 |
| ·课题背景 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-15页 |
| ·本文的研究工作及创新点 | 第15页 |
| ·本文结构 | 第15-17页 |
| 第二章 功能磁共振成像技术 | 第17-24页 |
| ·功能磁共振成像 | 第17-21页 |
| ·磁共振成像的理论基础 | 第17-19页 |
| ·功能磁共振成像原理 | 第19-21页 |
| ·功能磁共振成像数据处理工具统计参数图(SPM) | 第21-23页 |
| ·SPM 概述 | 第21页 |
| ·广义线性模型 | 第21-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 独立成分分析 | 第24-42页 |
| ·独立成分分析的原理 | 第24-27页 |
| ·独立成分分析方法的提出 | 第24页 |
| ·独立成分分析及主成分分析的数学定义 | 第24-25页 |
| ·独立成分分析的数学模型 | 第25-27页 |
| ·独立成分分析算法 | 第27-34页 |
| ·目标函数 | 第28页 |
| ·ICA 算法的主要判据 | 第28-32页 |
| ·快速独立成分分析(FastICA)算法 | 第32-33页 |
| ·Infomax 算法 | 第33-34页 |
| ·ICA 在 fMRI 数据处理中的应用 | 第34-39页 |
| ·空间独立成分分析 | 第34-35页 |
| ·时间独立成分分析 | 第35页 |
| ·fMRI 数据的空间独立成分分析模型 | 第35-36页 |
| ·源信号个数的估计 | 第36-39页 |
| ·独立成分的排序 | 第39页 |
| ·仿真实验 | 第39-41页 |
| ·构造仿真数据 | 第39-40页 |
| ·数据处理 | 第40页 |
| ·仿真结果 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 分离成组 fMRI 数据的 ICA 方法 | 第42-51页 |
| ·三种 Group ICA 方法 | 第42-46页 |
| ·对多个被试数据取平均的方法(Across-subject averaging) | 第42-43页 |
| ·Subject-wise Group ICA 方法 | 第43-45页 |
| ·Row-wise Group ICA 方法 | 第45-46页 |
| ·组分析方法应用于 fMRI 数据 | 第46-50页 |
| ·实验材料和方法 | 第46-47页 |
| ·数据预处理 | 第47页 |
| ·Subject-wise Group ICA 方法处理数据 | 第47页 |
| ·Row-wise Group ICA 方法处理数据 | 第47页 |
| ·结果分析 | 第47-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 fMRI 负激活与人脑默认模式网络 | 第51-64页 |
| ·fMRI 负激活 | 第51-54页 |
| ·负激活的血流动力学变化 | 第51-53页 |
| ·负激活的生理本质 | 第53-54页 |
| ·人脑的默认模式网络 | 第54-57页 |
| ·人脑默认活动网络的生理学基础 | 第54页 |
| ·脑功能成像研究证据 | 第54-55页 |
| ·人脑默认活动网络的特点 | 第55-56页 |
| ·人脑默认活动网络的意义 | 第56-57页 |
| ·癫痫患者的默认模式网络研究 | 第57-62页 |
| ·材料和方法 | 第58页 |
| ·数据预处理 | 第58页 |
| ·数据分析 | 第58-60页 |
| ·结果分析 | 第60-62页 |
| ·讨论 | 第62页 |
| ·结论 | 第62页 |
| ·本章小结 | 第62-64页 |
| 第六章 总结与展望 | 第64-66页 |
| ·本论文工作总结 | 第64-65页 |
| ·对后续工作的展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第71页 |
