解读fMRI情感类型的机器学习方法研究



解读fMRI情感类型的机器学习方法研究

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解读fMRI情感类型的机器学习方法研究

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-10页
第一章绪论	第10-16页
· 课题的研究背景	第10-11页
· 国内外研究现状	第11-13页
· 与情绪相关的fMRI研究	第11-12页
· 功能磁共振数据分析方法	第12-13页
· 课题研究的目的和意义	第13-14页
· 本论文的主要工作与结构组织	第14-16页
· 主要工作	第14-15页
· 本文结构组织	第15-16页
第二章相关基础理论	第16-22页
· 功能磁共振成像技术	第16-17页
· 功能磁共振成像技术原理	第16-17页
· 功能磁共振图像(fMRI)的优缺点	第17页
· 功能磁共振图像数据	第17-19页
· 功能磁共振图像(fMRI)数据预处理	第19-20页
· 本章小结	第20-22页
第三章特征选择与分类器	第22-38页
· 样本设置	第22-23页
· 数据转换处理	第23-25页
· 分类器选择	第25-34页
· 分类器一般形式	第26-27页
· 高斯朴素贝叶斯	第27-29页
· 线性支持向量机	第29-31页
· 线性分类器学习方式	第31-32页
· 体素之间关系及非线性分类器	第32页
· 分类需要注意的问题	第32页
· 评测过程	第32-34页
· 特征选择	第34-37页
· 如何选择特征	第34-35页
· 特征选择方法	第35页
· 最优特征数目	第35-37页
· 本章小结	第37-38页
第四章实验数据集及结果分析	第38-52页
· 实验数据集介绍	第38-41页
· 刺激材料选取	第38-39页
· 实验数据获取	第39-41页
· 常规fMRI数据分析	第41-45页
· SPM预处理	第41-42页
· SPM分析结果	第42-45页
· 解读fMRI数据	第45-51页
· 类别数目分析	第46页
· 特征选择	第46-47页
· SPM激活区作为特征	第47-48页
· 实验结果分析	第48-51页
· 本章小结	第51-52页
第五章总结与展望	第52-54页
· 本文主要工作总结	第52-53页
· 未来工作展望	第53-54页
参考文献	第54-58页
致谢	第58-60页
攻读学位期间发表的学术论文目录	第60 页

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