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基于静息态功能磁共振成像的阿尔茨海默症神经指纹研究

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基于静息态功能磁共振成像的阿尔茨海默症神经指纹研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-8页
第1章 绪论第8-14页
  1.1 课题背景及研究的目的和意义第8-9页
  1.2 国内外研究现状及分析第9-12页
    1.2.1 fMRI在脑疾病领域的研究现状第10-12页
    1.2.2 模式分类在神经影像领域的应用现状第12页
  1.3 主要研究内容及论文结构第12-14页
    1.3.1 本文主要研究内容第12-13页
    1.3.2 论文结构安排第13-14页
第2章 磁共振成像简介第14-23页
  2.1 引言第14页
  2.2 磁共振成像发展概述第14-15页
  2.3 磁共振成像技术原理第15-18页
  2.4 磁共振成像的分类第18-21页
    2.4.1 磁共振结构像第18-20页
    2.4.2 磁共振功能像第20-21页
  2.5 静息态功能磁共振成像的量化分析简介第21-22页
  2.6 本章小结第22-23页
第3章 功能磁共振图像的特征提取第23-39页
  3.1 引言第23页
  3.2 临床数据的来源第23-24页
    3.2.1 ADNI数据库简介第23页
    3.2.2 临床数据扫描参数第23-24页
  3.3 数据预处理第24-26页
  3.4 基于局部一致性参数和低频振幅参数的特征提取第26-31页
    3.4.1 参数定义第26-27页
    3.4.2 体素级参数提取第27-31页
    3.4.3 脑区级参数提取第31页
  3.5 基于脑功能连接网络的图论参数特征提取第31-38页
  3.6 本章小结第38-39页
第4章 功能磁共振图像的特征选择及神经指纹的建立第39-53页
  4.1 引言第39页
  4.2 不同模式识别分类器的性能检测及最佳分类器的选取第39-47页
    4.2.1 逻辑回归第39-41页
    4.2.2 支持向量机第41-44页
    4.2.3 朴素贝叶斯分类第44-45页
    4.2.4 分类器效果测试第45-47页
  4.3 基于线性核函数支持向量机与Fisherscore构建神经指纹第47-51页
  4.4 本章小结第51-53页
结论第53-55页
参考文献第55-59页
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果第59-61页
致谢第61页

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