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抑郁症脑网络异常拓扑属性分类研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-11页
第一章 绪论第11-17页
   ·课题来源及背景第11页
   ·国内外研究现状第11-14页
     ·基于fMRI数据的研究方法第12页
     ·基于复杂网络的研究方法第12-13页
     ·基于数据挖掘的研究方法第13-14页
   ·研究的主要内容及文章的组织结构第14-17页
     ·研究的主要内容第14页
     ·文章的组织结构第14-17页
第二章 相关基础理论第17-23页
   ·功能磁共振成像技术MRI第17-19页
   ·复杂网络的相关简介第19-21页
     ·复杂网络的统计特性第19-21页
     ·曲线下面积AUC第21页
   ·本章小结第21-23页
第三章 构建时间序列脑功能网络第23-31页
   ·被试的选取第23页
   ·fMRI数据采集及预处理第23-26页
     ·数据采集第23-24页
     ·数据的预处理第24-26页
   ·构建时间序列的脑功能脑网络第26-28页
     ·节点的定义第26-27页
     ·边的定义第27-28页
     ·闽值选择第28页
   ·脑网络属性数据提取第28-30页
     ·聚合系数第28-29页
     ·最短路径长度第29页
     ·节点的度第29页
     ·中间中心度第29页
     ·节点效率第29-30页
   ·本章小结第30-31页
第四章 特征选择第31-43页
   ·特征选择概述第31-36页
     ·特征选择的定义第31-33页
     ·特征选择的基本流程第33-34页
     ·特征空间搜索第34-35页
     ·特征关系测度与特征评价第35-36页
   ·特征选择的原则第36页
   ·变量重要性分析第36-41页
     ·变量重要性分析的一般方法第37-41页
   ·数据处理流程及结果第41-42页
   ·本章小结第42-43页
第五章 分类器构建及性能评估第43-63页
   ·实验流程第43-44页
     ·样本的管理第43页
     ·建立模型及样本预测第43-44页
   ·Support Vector Machine算法第44-49页
     ·SVM模型第44-47页
     ·实验结果第47-49页
   ·决策树及C4.5算法第49-54页
     ·决策树第49-50页
     ·树构建算法第50-51页
     ·C4.5算法第51-52页
     ·C4.5的决策树生长算法第52页
     ·实验结果第52-54页
   ·Logistic回归第54-57页
     ·回归第54-55页
     ·实验结果第55-57页
   ·判别式分析第57-58页
   ·神经网络第58-60页
   ·性能分析评价第60-62页
   ·本章小结第62-63页
第六章 总结与展望第63-65页
   ·总结第63-64页
   ·展望第64-65页
参考文献第65-69页
附录第69-73页
致谢第73-75页
攻读硕士学位期间发表的论文第75页

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