首页--医药、卫生论文--神经病学与精神病学论文--精神病学论文--脑器质性精神障碍论文

AD疾病的多模态Meta分析及基于MRI图像AD和MCI的分类

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第10-13页
    1.1 研究背景及意义第10页
    1.2 国内外研究现状第10-11页
    1.3 本文的主要研究内容第11-13页
第二章 多模态META分析阿尔茨海默病脑结构和功能成像的变化第13-36页
    2.1 阿尔茨海默病概述第13页
    2.2 阿尔茨海默病的临床表现及分期第13-14页
    2.3 轻度认知功能障碍的临床表现及分期第14页
    2.4 阿尔茨海默病及轻度认知功能障碍的病理学表现第14-15页
    2.5 阿尔茨海默病大脑结构和功能成像研究现状分析第15-16页
    2.6 META分析介绍第16-17页
        2.6.1 Meta分析的起源及其发展第16页
        2.6.2 Meta分析的目的第16-17页
        2.6.3 Meta分析的步骤第17页
    2.7 SDM的简单介绍第17-18页
    2.8 材料和方法第18-23页
        2.8.1 搜索策略第18页
        2.8.2 选择标准第18-21页
        2.8.3 记录变量第21页
        2.8.4 数据分析第21-23页
    2.9 结果第23-34页
        2.9.1 检索情况第23页
        2.9.2 灰质体积的改变第23-28页
        2.9.3 阿尔茨海默病在认知任务态下大脑功能改变的区域第28-32页
        2.9.4 多模态Meta分析阿尔茨海默病大脑灰质体积和功能的改变第32-34页
    2.10 讨论第34-35页
    2.11 结论第35页
    2.12 本章小结第35-36页
第三章 基于MRI图像阿尔茨海默病和轻度认知障碍的分类第36-50页
    3.1 数据来源第36-37页
    3.2 ROI选取第37页
    3.3 基于LDA和SVM的图像分类体系结构第37-39页
    3.4 主成分分析(PCA)方法第39-42页
        3.4.1 主成分分析法( PCA)的原理第39-40页
        3.4.2 PCA推导过程第40-42页
    3.5 模式识别方法第42-46页
        3.5.1 线性判别分析法(LDA)第42-43页
        3.5.2 支持向量机(SVM )第43-46页
    3.6 分类识别结果及讨论第46-50页
第四章 总结与展望第50-51页
致谢第51-52页
参考文献第52-59页

论文共59页,点击 下载论文
上一篇:基于Zigbee的心电监测系统的研究
下一篇:加味增液承气汤足浴预防肾阴亏虚型经尿道前列腺等离子切除术后患者便秘的临床研究