| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第12-27页 |
| 1.1 引言 | 第12-13页 |
| 1.2 功能磁共振成像技术概述 | 第13-19页 |
| 1.2.1 磁共振成像 | 第13-15页 |
| 1.2.2 功能磁共振成像 | 第15-16页 |
| 1.2.3 实验 | 第16-17页 |
| 1.2.4 数据特点 | 第17页 |
| 1.2.5 的应用 | 第17-19页 |
| 1.3 数据处理分析方法的研究现状 | 第19-25页 |
| 1.3.1 预处理 | 第19-21页 |
| 1.3.2 血液动力学响应的辨识 | 第21-23页 |
| 1.3.3 激活区检测 | 第23页 |
| 1.3.4 连接分析 | 第23-24页 |
| 1.3.5 fMRI数据与其他数据的融合 | 第24-25页 |
| 1.4 研究内容 | 第25页 |
| 1.5 主要贡献 | 第25-26页 |
| 1.6 本文的组织结构 | 第26-27页 |
| 2 基于局部刚体变换的功能磁共振图像运动校正 | 第27-50页 |
| 2.1 引言 | 第27-28页 |
| 2.2 方法描述 | 第28-34页 |
| 2.2.1 局部体数据的构造 | 第29-30页 |
| 2.2.2 运动参数的估计 | 第30-32页 |
| 2.2.3 重构功能像 | 第32-34页 |
| 2.3 实验数据获取 | 第34-37页 |
| 2.4 仿真数据构造 | 第37-38页 |
| 2.5 评测方法 | 第38-41页 |
| 2.5.1 参数估计的均方误差和标准差 | 第38-39页 |
| 2.5.2 互信息量 | 第39-40页 |
| 2.5.3 残差平方和 | 第40页 |
| 2.5.4 受试者工作特征曲线 | 第40-41页 |
| 2.6 结果与讨论 | 第41-48页 |
| 2.6.1 头动校正的仿真分析 | 第41-45页 |
| 2.6.2 视觉功能fMRI数据的头动校正 | 第45-48页 |
| 2.7 本章小结 | 第48-50页 |
| 3 基于小波变换的血液动力学响应分析 | 第50-69页 |
| 3.1 引言 | 第50页 |
| 3.2 离散小波变换 | 第50-52页 |
| 3.3 基于方差的周期检测 | 第52-53页 |
| 3.4 参考波形的构造 | 第53-55页 |
| 3.5 fMRI时间序列分析 | 第55-56页 |
| 3.6 仿真分析 | 第56-62页 |
| 3.6.1 仿真数据 | 第56-57页 |
| 3.6.2 小波基函数的选择 | 第57-60页 |
| 3.6.3 周期项拟合方法对比 | 第60-62页 |
| 3.7 视觉功能fMRI实验激活区信号分析 | 第62-67页 |
| 3.7.1 实验数据 | 第62-63页 |
| 3.7.2 分析与讨论 | 第63-67页 |
| 3.8 本章小结 | 第67-69页 |
| 4 基于时间正则化的血液动力学响应函数估计 | 第69-88页 |
| 4.1 引言 | 第69-70页 |
| 4.2 线性模型 | 第70-71页 |
| 4.3 HRF估计 | 第71-76页 |
| 4.3.1 估计方法 | 第71-74页 |
| 4.3.2 估计参数 | 第74-75页 |
| 4.3.3 效率测试 | 第75-76页 |
| 4.4 仿真分析 | 第76-85页 |
| 4.4.1 仿真数据 | 第76-78页 |
| 4.4.2 时间分辨率的影响 | 第78页 |
| 4.4.3 自相关噪声的影响 | 第78-82页 |
| 4.4.4 实验设计的影响 | 第82-83页 |
| 4.4.5 两种正规化方法的比较 | 第83-85页 |
| 4.5 视觉功能实验数据应用 | 第85页 |
| 4.6 本章小结 | 第85-88页 |
| 5 基于双重粒子滤波的血氧水平依赖信号非线性估计 | 第88-109页 |
| 5.1 引言 | 第88-89页 |
| 5.2 BOLD信号模型 | 第89-91页 |
| 5.2.1 气球模型及脉管公式 | 第89-91页 |
| 5.2.2 模型的离散化 | 第91页 |
| 5.3 生理状态的估计 | 第91-94页 |
| 5.3.1 线性估计1(离散化采用Euler-Maruyama方法) | 第92页 |
| 5.3.2 线性估计2(离散化采用Jimenez方法) | 第92-93页 |
| 5.3.3 粒子滤波估计 | 第93-94页 |
| 5.4 双重粒子滤波 | 第94-100页 |
| 5.4.1 充分统计量在参数估计中的应用 | 第95-97页 |
| 5.4.2 贝塔分布在参数估计中的应用 | 第97-98页 |
| 5.4.3 基于粒子滤波的双重估计滤波器 | 第98-100页 |
| 5.5 仿真分析 | 第100-103页 |
| 5.5.1 仿真数据 | 第101-102页 |
| 5.5.2 滤波算法性能比较 | 第102-103页 |
| 5.6 视觉功能实验数据分析 | 第103-105页 |
| 5.7 讨论 | 第105-107页 |
| 5.8 本章小结 | 第107-109页 |
| 6 总结与展望 | 第109-111页 |
| 致谢 | 第111-112页 |
| 参考文献 | 第112-125页 |
| 附录 | 第125-126页 |