摘要 | 第4-6页 |
Abstract | 第6-7页 |
第1章 绪论 | 第10-22页 |
1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
1.2 国内外研究现状 | 第11-18页 |
1.2.1 MMSE 量表 | 第11-12页 |
1.2.2 基于 sMRI 的老年痴呆症研究 | 第12-15页 |
1.2.3 基于静息态 fMRI 的老年痴呆症研究 | 第15-16页 |
1.2.4 基于 DTI 的老年痴呆症研究 | 第16-18页 |
1.3 本文主要内容 | 第18-22页 |
第2章 结构网络构建与分析原理 | 第22-32页 |
2.1 DTI 成像基本原理 | 第22-25页 |
2.2 结构网络构建原理 | 第25-28页 |
2.3 图论分析法 | 第28-32页 |
第3章 正常老化认知表现预测模型的建立与评估 | 第32-46页 |
3.1 研究材料 | 第32-33页 |
3.2 DTI 影像采集 | 第33-34页 |
3.3 预测模型建立方法 | 第34-38页 |
3.3.1 结构网络的构建 | 第35-36页 |
3.3.2 结构网络的预处理 | 第36页 |
3.3.3 图论分析 | 第36-37页 |
3.3.4 特征选择 | 第37-38页 |
3.3.5 预测模型的建立与评估 | 第38页 |
3.4 研究结果 | 第38-42页 |
3.5 讨论 | 第42-43页 |
3.6 本章小结 | 第43-46页 |
第4章 aMCI 认知表现预测模型的建立与评估 | 第46-58页 |
4.1 研究材料 | 第46页 |
4.2 DTI 影像采集 | 第46-48页 |
4.3 预测模型建立方法 | 第48-50页 |
4.4 研究结果 | 第50-54页 |
4.5 讨论 | 第54-56页 |
4.6 本章小结 | 第56-58页 |
第5章 正常老化与 aMCI 认知表现预测模型的分类性 | 第58-64页 |
5.1 引言 | 第58-59页 |
5.2 预测模型的分类效能 | 第59-61页 |
5.3 讨论 | 第61-63页 |
5.4 本章小结 | 第63-64页 |
结论与展望 | 第64-66页 |
参考文献 | 第66-74页 |
攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第74-76页 |
致谢 | 第76页 |