| 中文摘要 | 第4-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 缩略语/符号说明 | 第12-13页 |
| 一、前言 | 第13-22页 |
| 1.1 研究背景 | 第13-14页 |
| 1.2 脑网络 | 第14-19页 |
| 1.2.1 脑网络研究概述 | 第14-16页 |
| 1.2.2 AD脑网络研究现状 | 第16-18页 |
| 1.2.3 脑网络的rich-club现象 | 第18-19页 |
| 1.3 研究目的及意义 | 第19-20页 |
| 1.4 研究内容 | 第20-22页 |
| 1.4.1 研究的主要内容 | 第20页 |
| 1.4.2 本论文的结构 | 第20-22页 |
| 二、原理和方法 | 第22-30页 |
| 2.1 基于EEG信号构建脑功能网络 | 第22-24页 |
| 2.2 同步似然分析 | 第24-25页 |
| 2.3 网络拓扑参数 | 第25-27页 |
| 2.3.1 节点的度 | 第26页 |
| 2.3.2 聚类系数 | 第26-27页 |
| 2.3.3 特征路径长度 | 第27页 |
| 2.3.4 全局效率 | 第27页 |
| 2.4 rich-club现象 | 第27-30页 |
| 三、结果 | 第30-52页 |
| 3.1 数据预处理 | 第30-33页 |
| 3.2 AD患者和正常老年人的脑功能网络构建 | 第33-37页 |
| 3.2.1 全频段脑电同步似然分析 | 第33-34页 |
| 3.2.2 delta频段脑电同步似然分析 | 第34-35页 |
| 3.2.3 theta频段脑电同步似然分析 | 第35-36页 |
| 3.2.4 alpha频段脑电同步似然分析 | 第36-37页 |
| 3.3 网络拓扑分析 | 第37-40页 |
| 3.3.1 阈值化 | 第38页 |
| 3.3.2 聚类系数和全局效率 | 第38-40页 |
| 3.4 rich-club系数计算 | 第40-51页 |
| 3.5 小结 | 第51-52页 |
| 四、讨论与结论 | 第52-55页 |
| 4.1 讨论 | 第52-53页 |
| 4.1.1 delta、theta、alpha网络和全频段网络 | 第52-53页 |
| 4.1.2 rich-club现象 | 第53页 |
| 4.2 结论 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-61页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第61-62页 |
| 综述 AD脑网络的研究进展 | 第62-71页 |
| 综述参考文献 | 第68-71页 |
| 致谢 | 第71页 |