| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 注释表 | 第10-11页 |
| 缩略词 | 第11-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-16页 |
| 1.1 选题背景与研究意义 | 第12-13页 |
| 1.2 脑网络研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 本文的主要研究工作和内容安排 | 第15-16页 |
| 第二章 相关背景知识 | 第16-27页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 脑网络简介 | 第16-18页 |
| 2.2.1 脑网络的构建 | 第16-17页 |
| 2.2.2 脑网络特征简介 | 第17-18页 |
| 2.3 稠密模式 | 第18-20页 |
| 2.3.1 稠密模式基本概念 | 第18-19页 |
| 2.3.2 稠密子图分割 | 第19-20页 |
| 2.4 稠密子图分割算法 | 第20-24页 |
| 2.4.1 基本思想和算法 | 第20-21页 |
| 2.4.2 最小分割(min-partition)算法 | 第21-22页 |
| 2.4.3 重排序(permutation-reorder)算法 | 第22-23页 |
| 2.4.4 最小合并(min-merge)算法 | 第23页 |
| 2.4.5 互斥分割(disjoint partition)算法 | 第23-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-27页 |
| 第三章 基于稠密子图分割的脑网络分类 | 第27-45页 |
| 3.1 引言 | 第27-28页 |
| 3.2 基于稠密子图分割的分类方法 | 第28-31页 |
| 3.2.1 边对偶图 | 第28页 |
| 3.2.2 图核 | 第28-31页 |
| 3.2.3 子图重构 | 第31页 |
| 3.2.4 基于稠密子图和图核的分类 | 第31页 |
| 3.3 实验设计与结果分析 | 第31-44页 |
| 3.3.1 实验设计 | 第33页 |
| 3.3.2 实验结果与分析 | 第33-44页 |
| 3.3.2.1 AD数据集 | 第33-35页 |
| 3.3.2.2 MCI数据集 | 第35-38页 |
| 3.3.2.3 MHE数据集 | 第38-40页 |
| 3.3.2.4 MDD数据集 | 第40-44页 |
| 3.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 基于频繁稠密子图的脑疾病分类 | 第45-61页 |
| 4.1 引言 | 第45页 |
| 4.2 基于频繁稠密子图的分类算法 | 第45-49页 |
| 4.2.1 相关概念 | 第45-46页 |
| 4.2.2 频繁稠密子图算法 | 第46-47页 |
| 4.2.3 判别性稠密子图选择 | 第47-48页 |
| 4.2.4 分类特征构造 | 第48页 |
| 4.2.5 基于频繁稠密子图的脑网络分类算法 | 第48-49页 |
| 4.3 实验设计结果与分析 | 第49-61页 |
| 4.3.1 实验设计 | 第49-50页 |
| 4.3.2 实验结果与分析 | 第50-61页 |
| 4.3.2.1 AD数据集 | 第50页 |
| 4.3.2.2 MCI数据集 | 第50-53页 |
| 4.3.2.3 MHE数据集 | 第53-55页 |
| 4.3.2.4 MDD数据集 | 第55-61页 |
| 第五章 总结与展望 | 第61-63页 |
| 5.1 本文总结 | 第61页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-70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 |
