弥散张量成像的脑连接模式分析



弥散张量成像的脑连接模式分析

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弥散张量成像的脑连接模式分析

论文目录
摘要	第1-9页
ABSTRACT	第9-10页
第一章绪论	第10-20页
· 课题来源与背景	第10-12页
· 弥散张量成像研究现状及发展趋势	第12-15页
· 机器学习在磁共振影像分析中的应用	第15-16页
· 脑白质纤维连接的模式分析	第16-18页
· 本文主要工作和全文结构安排	第18-20页
第二章磁共振弥散张量成像原理	第20-30页
· 磁共振成像基本原理	第20-21页
· 弥散张量成像的基本原理	第21-26页
· Skejestal-Tanner 序列原理	第22-23页
· 弥散张量模型	第23-24页
· 弥散张量系数计算	第24-26页
· 脑白质纤维追踪基本原理	第26-29页
· 确定性纤维追踪算法	第27页
· 概率性纤维追踪算法	第27-29页
· 本章小结	第29-30页
第三章脑白质纤维连接构建和分数各向异性值统计分析	第30-46页
· 脑区分割与弥散张量数据预处理	第31-35页
· 数据描述	第31页
· 脑区分割	第31-33页
· 图像的预处理	第33-35页
· 弥散张量成像的脑白质纤维追踪	第35-44页
· 弥散张量成像图像处理中的贝叶斯张量模型介绍	第35-38页
· 脑白质纤维追踪重构	第38-41页
· 对分数各向异性值的统计分析	第41-44页
· 本章小结	第44-46页
第四章弥散张量成像的脑白质纤维连接模式分析	第46-60页
· 机器学习及统计方法介绍	第46-53页
· 局部线性嵌入算法	第46-49页
· 支持向量机	第49-52页
· 交叉验证法	第52-53页
· 置换检验	第53页
· 脑白质纤维连接的模式分析	第53-59页
· 特征提取	第53-54页
· 模式识别及统计检验	第54-55页
· 特征分析	第55-58页
· 讨论	第58-59页
· 本章小结	第59-60页
第五章总结与展望	第60-64页
· 工作总结	第60-61页
· 未来工作展望	第61-64页
致谢	第64-66页
参考文献	第66-72页
作者在学期间取得的学术成果	第72页
作者在学期间参与的主要科研工作	第72 页

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