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静息状态功能磁共振图像的独立成分分析及应用研究

致谢第5-6页
摘要第6-7页
ABSTRACT第7-8页
目录第9-11页
1 绪论第11-19页
    1.1 引言第11-12页
    1.2 静息状态功能磁共振成像第12-14页
    1.3 静息状态功能磁共振图像的分析第14-16页
        1.3.1 图像预处理第14-15页
        1.3.2 常用分析方法第15-16页
    1.4 静息状态功能磁共振图像的独立成分分析第16-18页
        1.4.1 ICA及其基本模型第16-17页
        1.4.2 ICA的应用现状第17-18页
    1.5 本研究章节安排第18-19页
2 基于ICA的RS-fMRI的噪声提取第19-25页
    2.1 背景及原理第19-20页
    2.2 实验过程第20页
    2.3 实验结果和分析第20-24页
        2.3.1 基于个体RS-fMRI数据的ICA噪声提取第21-22页
        2.3.2 基于群组RS-fMRI数据的ICA噪声提取第22-24页
    2.4 本章小结第24-25页
3 分析策略对独立脑功能网络图谱的影响第25-40页
    3.1 引言第25-26页
    3.2 独立成分数对独立脑功能网络图谱的影响第26-29页
        3.2.1 背景及原理第26页
        3.2.2 实验过程第26页
        3.2.3 实验结果和分析第26-29页
    3.3 分析方法对个体独立脑功能网络图谱的影响第29-39页
        3.3.1 背景及原理第29-31页
        3.3.2 实验过程第31页
        3.3.3 实验结果和分析第31-39页
    3.4 本章小结第39-40页
4 基于ICA的利手个体差异的脑功能网络机制第40-51页
    4.1 背景及原理第40-44页
        4.1.1 利手个体差异第40-41页
        4.1.2 广义线性模型第41-43页
        4.1.3 随机排列检验第43-44页
    4.2 实验过程第44-45页
    4.3 实验结果和分析第45-49页
    4.4 本章小结第49-51页
5 总结和展望第51-53页
参考文献第53-57页
作者简历第57-59页
学位论文数据集第59页

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