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 |
