阿尔茨海默症患者的静息态fMRI脑网络特征提取及分类研究

目录

声明

第一章 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2.1 国内研究现状

1.2.2 国外研究现状

1.3 本文主要研究内容

第二章 数据收集与脑功能连接分析方法

2.1.1 数据来源

2.1.2 数据预处理

2.2 模板选择及ROI定义

2.3 静态脑网络构建方法

2.3.1 皮尔逊相关系数

2.3.2 偏相关系数

2.3.3 极大信息系数

2.4.1 时间滑动窗口

2.4.2 基于均方根的动态脑网络

2.4.3 基于样本熵的动态脑网络

2.4.4 基于排列熵的动态脑网络

2.5 统计方法

2.6 本章小结

第三章 脑网络变化及差异分析

3.1 静态脑网络

3.1.1 基于皮尔逊相关系数的静态脑网络

3.1.2 基于偏相关系数的静态脑网络

3.1.3 基于极大信息系数的静态脑网络

3.2 动态脑网络

3.3 本章小结

第四章 分类及结果讨论

4.1 特征选择

4.2 分类

4.2.1 SVM分类器

4.2.2 交叉验证

4.3.1 NC与EMCI

4.3.2 EMCI与LMCI

4.3.3 LMCI与AD

4.4 影响因素分析

4.4.1 滑动窗口长度和步长对分类结果的影响

4.4.2 频段对分类结果的影响

4.4.3 特征个数对分类结果的影响

4.5 分类高频特征

4.6 本章小结

第五章 总结与展望

参考文献

附录一 灰质ROI名称

附录二 白质ROI名称

致谢

攻读学位期间取得的研究成果