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基于连接信息构建右侧BA46区的脑图谱

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第10-20页
    1.1 脑影像第10-12页
        1.1.1 研究现状第10-11页
        1.1.2 基于连接模式的分区第11-12页
    1.2 脑图谱第12-14页
        1.2.1 背景第12-13页
        1.2.2 现状第13-14页
    1.3 脑结构第14-16页
        1.3.1 大脑皮层第14-15页
        1.3.2 额叶第15-16页
    1.4 BA46第16-18页
        1.4.1 BA46的细胞构筑第16-17页
        1.4.2 划分BA46的研究第17-18页
    1.5 本文的主要贡献与创新第18页
    1.6 本文的结构安排第18-20页
第二章 多模态影像技术第20-33页
    2.1 弥散张量成像第20-24页
        2.1.1 DTI技术发展第21-22页
        2.1.2 弥散张量成像的原理第22页
        2.1.3 基于DTI的纤维跟踪算法第22-24页
    2.2 静息态功能成像第24-28页
        2.2.1 静息态功能成像原理第25-26页
        2.2.2 脑网络分析方法第26-27页
        2.2.3 脑网络中的应用第27-28页
    2.3 新一代脑图谱第28-32页
        2.3.1 构建脑图谱的进展第28-30页
        2.3.2 功能和结构连接第30页
        2.3.3 未来发展第30-32页
    2.4 本章小结第32-33页
第三章 基于连接信息划分右侧BA46区第33-46页
    3.1 实验数据第33页
    3.2 数据预处理第33-35页
        3.2.1 DTI数据预处理第33-34页
        3.2.2 fMRI数据预处理第34-35页
    3.3 基于追踪的脑区划分第35-43页
        3.3.1 实验设计流程第35-36页
        3.3.2 定义ROI第36-37页
        3.3.3 概率追踪第37-38页
        3.3.4 聚类算法的选取第38-42页
        3.3.5 确定类数第42-43页
    3.4 确定目标区第43-44页
    3.5 本章小结第44-46页
第四章 子区连接模式及功能研究第46-58页
    4.1 BA46区的解剖连接模式第46-48页
        4.1.1 数据处理第47页
        4.1.2 纤维追踪结果第47-48页
    4.2 BA46区的功能连接模式第48-50页
        4.2.1 数据处理第48-49页
        4.2.2 结果第49-50页
    4.3 BA46区子区行为分析第50-55页
        4.3.1 行为分析第50-52页
        4.3.2 行为分析结果第52-55页
    4.4 结果讨论第55-57页
    4.5 本章小结第57-58页
第五章 总结与展望第58-61页
    5.1 总结第58-59页
    5.2 展望第59-61页
致谢第61-62页
参考文献第62-69页
攻读硕士学位期间取得的成果第69-70页

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