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基于高序网络的抑郁症磁共振成像分类方法

摘要第3-5页
abstract第5-7页
第一章 绪论第10-20页
    1.1 研究背景及意义第10-12页
    1.2 国内外研究现状第12-18页
        1.2.1 功能磁共振成像的研究及应用第12-14页
        1.2.2 静息态脑功能连接网络的构建及研究第14-16页
        1.2.3 动态功能连接的研究第16-17页
        1.2.4 最小生成树算法在脑网络中的应用第17-18页
    1.3 本文主要创新工作第18-19页
    1.4 本文章节的组织结构安排第19页
    1.5 本章小结第19-20页
第二章 最小生成树高序功能连接网络的构建第20-26页
    2.1 数据采集及预处理第20-23页
        2.1.1 被试的选择第20页
        2.1.2 扫描的参数设置第20-21页
        2.1.3 数据预处理第21-23页
    2.2 最小生成树高序功能连接网络的构建第23-25页
        2.2.1 低序功能连接网络的构建第23-24页
        2.2.2 高序功能连接网络的构建第24-25页
        2.2.3 最小生成树高序功能连接网络的构建第25页
    2.3 本章小结第25-26页
第三章 基于最小生成树高序功能连接网络的分类方法第26-32页
    3.1 特征选择第26-28页
        3.1.1 特征定义第26-28页
        3.1.2 特征选择第28页
    3.2 多参数寻优框架第28-29页
    3.3 分类方法第29-30页
    3.4 本章小结第30-32页
第四章 抑郁症脑功能连接网络差异分析第32-42页
    4.1 功能连接网络分析第32-34页
        4.1.1 低序功能连接网络第32-34页
    4.2 异常脑区及异常功能连接分析第34-41页
        4.2.1 异常脑区分析第38-39页
        4.2.2 异常功能连接分析第39-40页
        4.2.3 模块化分析第40-41页
    4.3 本章小结第41-42页
第五章 分类结果及影响因素分析第42-52页
    5.1 分类结果第42-44页
        5.1.1 本方法分类结果第42页
        5.1.2 不同方法分类结果比较第42-44页
    5.2 方法论第44-51页
        5.2.1 不同最小生成树算法对分类结果的影响第44-45页
        5.2.2 滑动窗口长度对分类结果的影响第45-47页
        5.2.3 滑动窗口移动的步长对分类结果的影响第47-48页
        5.2.4 特征选择参数对分类结果的影响第48-50页
        5.2.5 SVM参数寻优第50-51页
    5.3 本章小结第51-52页
第六章 总结与展望第52-54页
    6.1 总结第52-53页
    6.2 展望第53-54页
参考文献第54-62页
附录1:被试基本信息统计表第62-64页
附录2:AAL模板脑区中文名称及缩写第64-66页
致谢第66-68页
攻读学位期间发表的学术论文第68页

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