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摘 要
Abstract
第1章 绪 论
1.1 研究背景与意义
1.2 课题研究现状
1.3 论文结构安排
第2章 理论基础与相关方法
2.1 磁共振扩散张量成像基本原理
2.1.1 扩散加权成像方法
2.1.2 扩散张量成像基本理论
2.1.3 扩散张量的各向异性参数
2.2 扩散张量图像的研究方法
2.2.1 扩散张量模型的估算
2.2.2 DTI图像配准
2.2.3 张量重定向方法
2.2.4 白质纤维重建技术
2.3 方向统计方法
2.3.1 线性统计和方向数据
2.3.2 方向统计概率密度函数
2.4 本章小结
第3章 VMF模型的DTI数据分类方法
3.1 DTI预处理方法
3.2 VMF模型的应用
3.2.1 VMF概率统计模型
3.2.2 最大似然函数在VMF中的参数估计
3.3 DTI数据的VMF概率统计模型构建
3.3.1 期望最大算法求混合模型参数
3.3.2 DTI数据的VMF方向特征提取方法
3.4 支持向量机分类
3.5 本章小结
第4章 VMF方法的阈下抑郁DTI白质分类研究
4.1 传统方法提取阈下抑郁白质标量特征
4.1.1 阈下抑郁DTI数据集构建
4.1.2 ROI脑区选择与模板选择
4.1.3 数据处理
4.1.4 白质纤维脑区指标计算与统计结果
4.1.5 基于统计指标的聚类分析
4.2 VMF统计模型的阈下抑郁DTI数据模型构建
4.2.1 VMF方向统计模型提取白质方向特征
4.2.2 模型参数的确定
4.2.3 VMF模型拟合结果
4.3 方向统计特征和传统特征在实际应用中的比较
4.3.1 基于传统DTI标量特征分类方法与结果
4.3.2 不同特征在白质纤维脑区分类中的评价
4.3.3 融合特征信息分类结果与分析
4.4 本章小结
结 论
参考文献
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果
致 谢
