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 |