| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 课题研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 论文结构安排 | 第13-15页 |
| 第2章 理论基础与相关方法 | 第15-33页 |
| 2.1 磁共振扩散张量成像基本原理 | 第15-19页 |
| 2.1.1 扩散加权成像方法 | 第15-16页 |
| 2.1.2 扩散张量成像基本理论 | 第16-18页 |
| 2.1.3 扩散张量的各向异性参数 | 第18-19页 |
| 2.2 扩散张量图像的研究方法 | 第19-28页 |
| 2.2.1 扩散张量模型的估算 | 第20-23页 |
| 2.2.2 DTI图像配准 | 第23-24页 |
| 2.2.3 张量重定向方法 | 第24-25页 |
| 2.2.4 白质纤维重建技术 | 第25-28页 |
| 2.3 方向统计方法 | 第28-32页 |
| 2.3.1 线性统计和方向数据 | 第29-30页 |
| 2.3.2 方向统计概率密度函数 | 第30-32页 |
| 2.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 VMF模型的DTI数据分类方法 | 第33-41页 |
| 3.1 DTI预处理方法 | 第34页 |
| 3.2 VMF模型的应用 | 第34-36页 |
| 3.2.1 VMF概率统计模型 | 第34-36页 |
| 3.2.2 最大似然函数在VMF中的参数估计 | 第36页 |
| 3.3 DTI数据的VMF概率统计模型构建 | 第36-38页 |
| 3.3.1 期望最大算法求混合模型参数 | 第37页 |
| 3.3.2 DTI数据的VMF方向特征提取方法 | 第37-38页 |
| 3.4 支持向量机分类 | 第38-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 VMF方法的阈下抑郁DTI白质分类研究 | 第41-61页 |
| 4.1 传统方法提取阈下抑郁白质标量特征 | 第41-53页 |
| 4.1.1 阈下抑郁DTI数据集构建 | 第41-42页 |
| 4.1.2 ROI脑区选择与模板选择 | 第42-43页 |
| 4.1.3 数据处理 | 第43-45页 |
| 4.1.4 白质纤维脑区指标计算与统计结果 | 第45-51页 |
| 4.1.5 基于统计指标的聚类分析 | 第51-53页 |
| 4.2 VMF统计模型的阈下抑郁DTI数据模型构建 | 第53-56页 |
| 4.2.1 VMF方向统计模型提取白质方向特征 | 第53-54页 |
| 4.2.2 模型参数的确定 | 第54-55页 |
| 4.2.3 VMF模型拟合结果 | 第55-56页 |
| 4.3 方向统计特征和传统特征在实际应用中的比较 | 第56-60页 |
| 4.3.1 基于传统DTI标量特征分类方法与结果 | 第56-58页 |
| 4.3.2 不同特征在白质纤维脑区分类中的评价 | 第58-59页 |
| 4.3.3 融合特征信息分类结果与分析 | 第59-60页 |
| 4.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 结论 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-68页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69页 |