| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 插图索引 | 第10-11页 |
| 附表索引 | 第11-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-19页 |
| ·研究背景与意义 | 第12-14页 |
| ·研究现状及发展趋势 | 第14-17页 |
| ·现有的处理 fMRI 数据的方法 | 第14-15页 |
| ·静息态 fMRI 数据分析方法及应用 | 第15-16页 |
| ·多变量的模式分类方法在脑结构功能中的应用 | 第16-17页 |
| ·课题研究的主要内容 | 第17页 |
| ·本文的内容安排 | 第17-18页 |
| ·小结 | 第18-19页 |
| 第2章 相关研究知识介绍 | 第19-30页 |
| ·磁共振成像技术介绍 | 第19-21页 |
| ·磁共振原理 | 第19-20页 |
| ·功能磁共振成像技术原理 | 第20-21页 |
| ·功能磁共振成像数据的特点 | 第21页 |
| ·模式分类预处理方法 | 第21-23页 |
| ·离散化方法 | 第22页 |
| ·主成分分析 | 第22-23页 |
| ·独立成分分析 | 第23页 |
| ·模式分类方法概述 | 第23-28页 |
| ·支持向量机方法 | 第23-24页 |
| ·基于显露模式(EP)的模式分类方法 | 第24-26页 |
| ·朴素贝叶斯分类 | 第26-27页 |
| ·K-最邻近分类 | 第27页 |
| ·神经网络方法 | 第27-28页 |
| ·模式分类结果评估方法 | 第28-29页 |
| ·小结 | 第29-30页 |
| 第3章 基于离散化和支持向量机相结合的脑功能连接模式分类分析 | 第30-42页 |
| ·数据采集与预处理 | 第30-33页 |
| ·精神分裂症疾病简述 | 第30-31页 |
| ·数据采集 | 第31页 |
| ·静息功能像数据预处理 | 第31-32页 |
| ·脑功能连接数据的获取 | 第32-33页 |
| ·一种新的基于脑功能连接的精神分裂症患者的分类方法 | 第33-36页 |
| ·基于信息熵的离散化方法 | 第33-34页 |
| ·SMO 算法 | 第34-35页 |
| ·NCBFC 算法描述 | 第35-36页 |
| ·实验结果与分析 | 第36-41页 |
| ·小结 | 第41-42页 |
| 第4章 基于增强跳跃显露模式的脑功能连接模式分类分析 | 第42-56页 |
| ·实验数据介绍 | 第42-43页 |
| ·基于增强跳跃显露模式的脑功能连接数据的模式分类分析 | 第43-49页 |
| ·增强跳跃显露模式(SJEP) | 第43-45页 |
| ·挖掘 SJEP 模式 | 第45-47页 |
| ·使用 SJEP 构建分类器 | 第47-49页 |
| ·实验结果分析 | 第49-55页 |
| ·小结 | 第55-56页 |
| 总结与展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 附录A 攻读硕士学位期间发表的论文目录 | 第64-65页 |
| 附录B 攻读硕士学位期间参加的项目 | 第65页 |
