| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 选题背景与意义 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.1 脑网络研究及脑成像技术简介 | 第12-13页 |
| 1.2.2 功能脑网络研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 本文研究目标和内容的提出 | 第14-15页 |
| 1.4 本文主要工作及结构 | 第15-18页 |
| 1.4.1 论文的主要工作 | 第15-16页 |
| 1.4.2 全文结构概述 | 第16-18页 |
| 第二章 基于滑动窗口技术的状态观测窗口的构建 | 第18-30页 |
| 2.1 静息态功能磁共振数据原理 | 第18-20页 |
| 2.2 全脑激活信号提取 | 第20-24页 |
| 2.2.1 自动解剖图集介绍 | 第20-23页 |
| 2.2.2 数据预处理 | 第23-24页 |
| 2.3 状态观测窗口的构建 | 第24-27页 |
| 2.3.1 滑动窗口技术 | 第24-25页 |
| 2.3.2 窗口参数设置及影响 | 第25页 |
| 2.3.3 状态观测窗口的构建 | 第25-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-30页 |
| 第三章 基于同步多维数据流分析技术的状态观测矩阵的构建 | 第30-40页 |
| 3.1 常用的功能数据分析方法 | 第30-34页 |
| 3.1.1 基于感兴趣的脑区、种子区的相关分析 | 第31页 |
| 3.1.2 等级聚类 | 第31-32页 |
| 3.1.3 独立成分分析 | 第32-34页 |
| 3.2 基于脑区同步多维特性的单状态观测矩阵的构建 | 第34-37页 |
| 3.2.1 皮尔逊相关分析 | 第34-35页 |
| 3.2.2 单状态观测矩阵的构建 | 第35-37页 |
| 3.3 基于脑区同步多维特性的多个状态观测矩阵的构建 | 第37-39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 全脑网络动态特征矩阵的构建及验证实验 | 第40-54页 |
| 4.1 动态特征矩阵的构建 | 第40-42页 |
| 4.2 动态特征变化分析 | 第42-49页 |
| 4.2.1 实验设计 | 第42-43页 |
| 4.2.2 实验结果分析 | 第43-49页 |
| 4.3 滑动窗口参数设置影响分析 | 第49-53页 |
| 4.3.1 实验设计 | 第49-50页 |
| 4.3.2 实验结果分析 | 第50-53页 |
| 4.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 总结与展望 | 第54-56页 |
| 5.1 本文主要工作总结 | 第54-55页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-64页 |
| 附录A: 攻读硕士学位期间发表成果 | 第64-66页 |
| 附录B: 攻读硕士学位期间参与科研项目 | 第66页 |
