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基于静息态脑fMRI数据的时空非线性动力学特性分析
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基于静息态脑fMRI数据的时空非线性动力学特性分析
论文目录
 
摘要第1-5 页
Abstract第5-11 页
第1章 绪论第11-27 页
　　· fMRI的基本原理第12-13 页
　　　　· 核磁共振的基本原理第12-13 页
　　　　· BOLD信号的基本原理第13 页
　　· 研究背景及现状第13-22 页
　　　　· 神经刺激BOLD响应的非线性特性第14-16 页
　　　　· 神经刺激BOLD响应非线性的来源第16-17 页
　　　　· 神经刺激BOLD响应非线性模型第17-18 页
　　　　· 用非线性时间序列方法分析fMRI时间序列第18-20 页
　　　　· 用非线性动力学方法分析fMRI数据第20-22 页
　　· 存在的问题、对策和研究意义第22-23 页
　　· 研究内容概要第23-27 页
第2章 非线性动力学基础第27-46 页
　　· 引言第27-29 页
　　· 非线性现象第29-35 页
　　　　· 孤立子第29-30 页
　　　　· 分形第30-32 页
　　　　　　· 规则分形第31 页
　　　　　　· 无规分形第31-32 页
　　　　· 混沌第32-34 页
　　　　　　· 混沌特性第32-34 页
　　　　　　· 混沌吸引子第34 页
　　　　· 分形与混沌的关系第34-35 页
　　· 非线性特征第35-39 页
　　　　· 分形-分形维数第35-37 页
　　　　· 混沌-Lyapunov指数第37-39 页
　　　　　　· 一维映射Lyapunov指数第37 页
　　　　　　· 高维映射Lyapunov指数第37-39 页
　　· 非线性时间序列分析第39-45 页
　　　　· 相空间重构第39-42 页
　　　　　　· 嵌入定理第39-41 页
　　　　　　· 延迟时间嵌入重构相空间法第41-42 页
　　　　· 时间序列关联维数的估计第42-43 页
　　　　· 时间序列最大Lyapunov指数的估计第43 页
　　　　· 熵第43-45 页
　　· 小结第45-46 页
第3章 静息态fMRI数据的非线性分形特性分析第46-66 页
　　· 引言第46-48 页
　　· 材料和方法第48-58 页
　　　　· 关联维数分析第48-51 页
　　　　　　· 单变量时间序列的关联维数第49-50 页
　　　　　　· 多变量时间序列的关联维数第50-51 页
　　　　· 主成分分析第51-53 页
　　　　· 本征维数的估计第53-57 页
　　　　· Surrogate数据第57-58 页
　　　　· 数据获取和分析第58 页
　　· 结果与讨论第58-64 页
　　　　· fMRI数据本征维数的估计第58-61 页
　　　　· fMRI数据的关联维数分析第61-64 页
　　· 小结第64-66 页
第4章 静息态fMRI数据的非线性混沌特性分析第66-82 页
　　· 引言第66-67 页
　　· 材料与方法第67-72 页
　　　　· 多变量时间序列的相关矩阵特征值分析第67-68 页
　　　　· 时空Lyapunov指数第68-71 页
　　　　　　· 耦合映象格子第68-69 页
　　　　　　· 时空Lyapunov指数第69-71 页
　　　　· 实验和方法第71-72 页
　　· 结果与讨论第72-80 页
　　　　· 脑动力学的空间耦合效应第72-75 页
　　　　· 静息脑动力系统的最小嵌入维第75-76 页
　　　　· 静息态脑动力学的确定性第76-78 页
　　　　· 静息态脑动力学的非线性第78-79 页
　　　　· 静息态脑的时空混沌现象和动态功能连接第79-80 页
　　· 小结第80-82 页
第5章 结合AR(1)噪声模型和样条插值的fMRI本征维数估计第82-109 页
　　· 引言第82-84 页
　　· 本征维数的估计方法第84-96 页
　　　　· 基于分形的本征维数估计法第84 页
　　　　· 自相关噪声模型和fMRI数据的噪声混合模型第84-86 页
　　　　· AR1本征维数估计方法第86-89 页
　　　　· AR1CSI本征维数估计方法第89-96 页
　　　　　　· 三次样条插值第89-91 页
　　　　　　· AR1CSI本征维数估计方法第91-93 页
　　　　　　· AR1CSI本征维数估计方法的有效性分析第93-96 页
　　· 本征维数估计的结果和分析讨论第96-108 页
　　　　· 数据的产生、获取及其预处理第96-98 页
　　　　　　· 仿真数据第96-97 页
　　　　　　· fMRI数据第97-98 页
　　　　· 实验结果和讨论第98-108 页
　　　　　　· 仿真数据的实验结果第98-105 页
　　　　　　· 静息态fMRI数据的实验结果第105-108 页
　　· 小结第108-109 页
第6章 数据点消息传递的fMRI数据集聚类分析第109-122 页
　　· 引言第109-111 页
　　· 聚类分析方法第111-114 页
　　　　· CPMDP聚类第112-113 页
　　　　· k-means聚类第113-114 页
　　· Fisher变换第114-115 页
　　· 实验数据第115-116 页
　　　　· 混合数据第115 页
　　　　· fMRI数据集第115-116 页
　　· 结果与讨论第116-121 页
　　　　· 混合数据第116-117 页
　　　　· fMRI数据第117-121 页
　　　　　　· CPMDP聚类方法中附加体素的选择第117-118 页
　　　　　　· fMRI数据集的CPMDP聚类分析第118-121 页
　　· 小结第121-122 页
第7章 总结和展望第122-125 页
　　· 工作总结第122-123 页
　　· 创新性成果第123-124 页
　　· 工作展望第124-125 页
参考文献第125-133 页
发表论文第133-134 页
致谢第134 页

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