基于独立成分分析的fMRI脑静息网络特性研究



基于独立成分分析的fMRI脑静息网络特性研究

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基于独立成分分析的fMRI脑静息网络特性研究

论文目录
摘要	第1-5 页
Abstract	第5-13 页
第一章绪论	第13-18 页
· 课题背景	第13-14 页
· 国内外研究现状	第14-16 页
· 本文的主要研究内容及创新点	第16-17 页
· 本文结构	第17-18 页
第二章功能磁共振成像原理与技术	第18-25 页
· 功能磁共振成像原理	第18-22 页
· 磁共振成像的理论基础	第18-20 页
· 基于BOLD 的功能磁共振成像原理	第20-22 页
· 功能磁共振成像的数据处理与分析	第22-24 页
· 功能数据的空间预处理	第22-23 页
· 功能数据的分析	第23 页
· 功能数据可视化方法	第23-24 页
· 本章小结	第24-25 页
第三章独立成分分析	第25-43 页
· 独立成分分析的原理	第25-28 页
· 独立成分分析方法的提出	第25 页
· 独立成分分析及主成分分析的数学定义	第25-26 页
· 独立成分分析的数学模型	第26-28 页
· 独立成分分析算法	第28-35 页
· 目标函数	第28-29 页
· ICA 算法的主要判据	第29-32 页
· 非高斯化最大(Non-Gaussian Maximization)	第29-31 页
· 互信息最小(Mutual Information Minimization)	第31-32 页
· 极大似然估计(Maximum Likelihood Estimation)	第32 页
· 快速独立成分分析(FastICA)算法	第32-33 页
· Infomax 算法	第33-35 页
· ICA 在 fMRI 数据处理中的应用	第35-40 页
· 空间独立成分分析	第35 页
· 时间独立成分分析	第35-36 页
· fMRI 数据的空间独立成分分析模型	第36-37 页
· 独立成分的可靠性	第37-38 页
· 独立成分的选择与排序	第38-40 页
· 基本方法	第38-39 页
· 综合性方法	第39-40 页
· 仿真实验	第40-42 页
· 构造仿真数据	第40 页
· 数据处理	第40-42 页
· 仿真结果	第42 页
· 本章小结	第42-43 页
第四章FMRI 负激活与人脑缺省模式网络	第43-54 页
· FMRI 负激活	第43-45 页
· 负激活的血流动力学变化	第43-44 页
· 负激活的生理本质	第44-45 页
· 人脑的缺省模式网络	第45-47 页
· 人脑缺省活动网络的基础研究证据	第45-46 页
· 人脑缺省活动网络的特点	第46 页
· 人脑缺省活动网络的意义	第46-47 页
· 癫痫患者的缺省模式网络研究	第47-53 页
· 被试者	第48 页
· 数据获取与预处理	第48 页
· 数据分析	第48-50 页
· 结果分析	第50-51 页
· 讨论	第51-53 页
· 结论	第53 页
· 本章小结	第53-54 页
第五章人脑背侧注意网络	第54-62 页
· 人脑的背测注意网络	第54-55 页
· 癫痫患者的背侧注意网络研究	第55-60 页
· 被试者	第55 页
· 数据获取与预处理	第55-56 页
· 数据分析	第56-57 页
· 结果	第57-59 页
· 讨论	第59-60 页
· 结论	第60 页
· 本章小结	第60-62 页
第六章总结与展望	第62-65 页
· 本论文工作总结	第62-63 页
· 对后续工作的展望	第63-65 页
参考文献	第65-70 页
致谢	第70-71 页
在学期间的研究成果及发表的学术论文	第71-72 页
附录	第72-74 页

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