大鼠脑功能光学成像的独立成分分析
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第6-10页 |
| §1.1 课题背景 | 第6-8页 |
| §1.2 本文所要解决的问题 | 第8-9页 |
| §1.3 全文结构概述 | 第9-10页 |
| 第二章 脑科学研究中的成像技术 | 第10-17页 |
| §2.1 fMRI成像技术 | 第10-12页 |
| §2.2 PET成像技术 | 第12-13页 |
| §2.3 内源光学成像技术 | 第13-16页 |
| §2.4 小结 | 第16-17页 |
| 第三章 独立成分分析方法 | 第17-43页 |
| §3.1 ICA方法概述 | 第17-19页 |
| §3.2 ICA方法基本理论 | 第19-34页 |
| §3.3 FastICA算法 | 第34-38页 |
| §3.4 广义最大信息算法 | 第38-42页 |
| §3.5 小结 | 第42-43页 |
| 第四章 独立成分分析方法在脑功能光学成像中的应用 | 第43-66页 |
| §4.1 内源光学成像系统 | 第43页 |
| §4.2 实验准备 | 第43-44页 |
| §4.3 ICA分析脑功能光学成像数据 | 第44-48页 |
| §4.4 皮层光学成像分析的空间ICA模型 | 第48-53页 |
| §4.5 皮层光学功能成像数据的ICA分析和讨论 | 第53-62页 |
| §4.6 对照：ICA在fMRl分析中的应用 | 第62-65页 |
| §4.7 小结 | 第65-66页 |
| 第五章 总结与展望 | 第66-69页 |
| 致谢 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
