声明
第一章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.3 本文所做工作及内容安排
1.4 本章总结
第二章 高维数据的特征选择方法
2.1 特征选择基本框架
2.2 特征选择的分类
2.3 fMRI的多变量特征选择方法
2.4 本章小结
第三章 基于随机结构稀疏优化的特征选择算法
3.1 算法提出的背景及需解决的问题
3.2 稳定性选择
3.3 算法创新点
3.4 算法框架
3.5 本章小结
第四章 人脑对面孔情绪识别机制的多体素模式分析
4.1 实验数据及设计
4.2 数据预处理与特征提取
4.3 leave-one-pair-out交叉验证
4.4 评价标准
4.5 实验结果与分析
4.6 本章小结
第五章 人脑对中性面孔加工机制的多体素模式分析
5.1 实验数据及预处理
5.2 特征选择阈值设定方法
5.3 实验结果及分析
5.4 基于任务相关激活脑区的讨论与分析
5.5 本章小结
第六章 人脑对开心面孔加工机制的多体素模式分析
6.1 实验数据及处理
6.2 特征选择阈值设定方法
6.3 实验结果与分析
6.4 基于任务相关激活脑区的讨论与分析
6.5 本章小结
第七章 总结和展望
致谢
参考文献
攻读硕士期间主要研究成果