| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.2 研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 MEG功能网络的研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 动态功能网络的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.3 MEG数据处理相关软件 | 第14-15页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第15-16页 |
| 1.4 本文各章节安排 | 第16-17页 |
| 第2章 大脑磁场的生理基础与MEG设备的原理 | 第17-23页 |
| 2.1 MEG的发展历史 | 第17页 |
| 2.2 大脑磁场的生理基础 | 第17-19页 |
| 2.3 MEG设备的原理 | 第19-21页 |
| 2.4 MEG处理中的正问题和逆问题 | 第21-22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 MEG功能网络构建方法的改进 | 第23-37页 |
| 3.1 HillebrandMEG功能网络分析框架概述 | 第24-27页 |
| 3.2 Hillebrand分析框架存在的问题 | 第27页 |
| 3.3 对Hillebrand构建方法的改进方案 | 第27-29页 |
| 3.3.1 基于相关分析和叠加平均的方法 | 第27页 |
| 3.3.2 基于聚类分析的方法 | 第27-29页 |
| 3.4 改进方案可行性的验证 | 第29-35页 |
| 3.5 本章小结 | 第35-37页 |
| 第4章 MEG动态功能网络的构建方法 | 第37-47页 |
| 4.1 动态功能网络概述 | 第37-38页 |
| 4.1.1 基于时频分析的方法 | 第37-38页 |
| 4.1.2 基于滑窗的方法 | 第38页 |
| 4.2 MEG动态功能网络分析方法 | 第38-40页 |
| 4.3 MEG动态功能网络初步应用 | 第40-44页 |
| 4.4 本章小结 | 第44-47页 |
| 第5章 MEG数据处理工具包的开发 | 第47-61页 |
| 5.1 工具包概述 | 第47页 |
| 5.2 用户界面 | 第47-48页 |
| 5.3 数据组织结构 | 第48-49页 |
| 5.3.1 支持的数据格式 | 第48-49页 |
| 5.3.2 EasyMEG数据集组织结构 | 第49页 |
| 5.4 预处理模块 | 第49-50页 |
| 5.5 Sensor-level分析模块 | 第50-51页 |
| 5.6 源分析模块 | 第51-53页 |
| 5.7 绘图模块 | 第53页 |
| 5.8 操作示例 | 第53-59页 |
| 5.8.1 示例数据 | 第53页 |
| 5.8.2 预处理 | 第53-54页 |
| 5.8.3 锁时分析 | 第54-56页 |
| 5.8.4 时频分析 | 第56-58页 |
| 5.8.5 源分析 | 第58-59页 |
| 5.9 获取EasyMEG | 第59页 |
| 5.10 本章小结 | 第59-61页 |
| 结论与展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-69页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的学术论文 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71页 |