| 摘要 | 第3-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 符号说明 | 第13-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-24页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第14-16页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第16-20页 |
| 1.2.1 阿尔茨海默症研究方法 | 第16-17页 |
| 1.2.2 功能脑网络构建方法 | 第17-18页 |
| 1.2.3 脑网络分析方法 | 第18-20页 |
| 1.3 本文主要创新工作 | 第20-22页 |
| 1.4 本文章节内容安排 | 第22-23页 |
| 1.5 本章小结 | 第23-24页 |
| 第二章 研究方案及技术 | 第24-42页 |
| 2.1 研究方案 | 第24-27页 |
| 2.1.1 数据收集 | 第25页 |
| 2.1.2 静息态功能磁共振数据预处理 | 第25-26页 |
| 2.1.3 无偏功能脑网络的构建 | 第26-27页 |
| 2.1.4 脑网络分析 | 第27页 |
| 2.1.5 阿尔茨海默症辅助诊断模型 | 第27页 |
| 2.2 相关技术 | 第27-34页 |
| 2.2.1 网络偏差校正方法 | 第27-29页 |
| 2.2.2 图核 | 第29-34页 |
| 2.3 构建无偏脑网络 | 第34-40页 |
| 2.3.1 阈值选择对脑网络分析结果的影响 | 第34-37页 |
| 2.3.2 无偏脑网络的构建 | 第37-38页 |
| 2.3.3 无偏脑网络属性指标 | 第38-40页 |
| 2.4 本章小结 | 第40-42页 |
| 第三章 无偏脑网络拓扑结构差异性分析及分类模型构建 | 第42-64页 |
| 3.1 引言 | 第42页 |
| 3.2 分类模型框架 | 第42-50页 |
| 3.2.1 数据预处理和功能连接网络的构建 | 第44页 |
| 3.2.2 频繁子图挖掘 | 第44-46页 |
| 3.2.3 判别子图选择 | 第46页 |
| 3.2.4 图核主成分分析 | 第46-50页 |
| 3.3 实验数据与结果 | 第50-57页 |
| 3.3.1 实验数据 | 第50页 |
| 3.3.2 实验设置 | 第50页 |
| 3.3.3 判别性子图和脑区 | 第50-56页 |
| 3.3.4 分类性能 | 第56-57页 |
| 3.4 讨论 | 第57-62页 |
| 3.4.1 分类性能的比较 | 第57-60页 |
| 3.4.2 判别性脑区 | 第60-61页 |
| 3.4.3 阈值网络对分类的影响 | 第61-62页 |
| 3.4.4 图核主成分分析对分类的影响 | 第62页 |
| 3.5 本章小结 | 第62-64页 |
| 第四章 局部属性和拓扑结构特征相结合的无偏脑网络分类模型 | 第64-78页 |
| 4.1 引言 | 第64页 |
| 4.2 分类模型框架 | 第64-68页 |
| 4.2.1 数据预处理和功能连接网络的构建 | 第66页 |
| 4.2.2 局部属性特征 | 第66-67页 |
| 4.2.3 拓扑结构特征 | 第67-68页 |
| 4.2.4 分类 | 第68页 |
| 4.3 实验数据与结果 | 第68-73页 |
| 4.3.1 实验数据 | 第68-69页 |
| 4.3.2 实验设置 | 第69页 |
| 4.3.3 具有显著差异的脑区和子图 | 第69-72页 |
| 4.3.4 分类性能 | 第72-73页 |
| 4.4 讨论 | 第73-77页 |
| 4.4.1 显著差异脑区 | 第73-74页 |
| 4.4.2 分类性能比较 | 第74-75页 |
| 4.4.3 频率差阈值对分类性能的影响 | 第75页 |
| 4.4.4 参数h对分类性能的影响 | 第75-76页 |
| 4.4.5 参数β对分类性能的影响 | 第76-77页 |
| 4.5 本章小结 | 第77-78页 |
| 第五章 脑网络相似度的度量及聚类模型构建 | 第78-96页 |
| 5.1 引言 | 第78-79页 |
| 5.2 聚类模型框架 | 第79-85页 |
| 5.2.1 数据预处理 | 第79-80页 |
| 5.2.2 标记DMN生成功能脑网络 | 第80-81页 |
| 5.2.3 脑网络相似度的测量 | 第81-84页 |
| 5.2.4 基于脑网络的谱聚类算法 | 第84-85页 |
| 5.3 实验数据与结果 | 第85-88页 |
| 5.3.1 实验数据 | 第85页 |
| 5.3.2 实验设置 | 第85-86页 |
| 5.3.3 无偏脑网络 | 第86页 |
| 5.3.4 相似矩阵 | 第86-87页 |
| 5.3.5 聚类性能 | 第87-88页 |
| 5.4 讨论 | 第88-95页 |
| 5.4.1 聚类性能比较 | 第88-89页 |
| 5.4.2 社团结构的变化 | 第89-93页 |
| 5.4.3 参数δ,d和t的选取对聚类性能的影响 | 第93-95页 |
| 5.5 本章小结 | 第95-96页 |
| 第六章 总结与展望 | 第96-100页 |
| 6.1 总结 | 第96-97页 |
| 6.2 下一步工作安排 | 第97-100页 |
| 参考文献 | 第100-116页 |
| 附录1 ：AAL模板脑区名称及缩写 | 第116-118页 |
| 附录2 ：节点介数的统计显著性 | 第118-122页 |
| 附录3 ：聚类算法在公共数据库openfMRI上的性能分析 | 第122-124页 |
| 致谢 | 第124-126页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第126-128页 |
| 论文独创性说明 | 第128页 |
