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基于最小生成树的多特征融合的脑网络分类研究

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基于最小生成树的多特征融合的脑网络分类研究
论文目录
 
摘要第1-6页
abstract第6-13页
第一章 绪论第13-25页
  1.1 课题的研究背景第13-16页
  1.2 课题的研究现状第16-20页
    1.2.1 抑郁症功能脑网络研究第16-18页
    1.2.2 最小生成树在脑网络中的相关研究第18-19页
    1.2.3 脑网络中的分类研究第19-20页
  1.3 课题的研究目的和意义第20-21页
  1.4 课题的主要内容第21-22页
  1.5 本文的组织结构第22-23页
  1.6 本章小结第23-25页
第二章 最小生成树功能脑网络的构建第25-33页
  2.1 被试的选取第25页
  2.2 功能磁共振数据的采集第25-27页
  2.3 功能磁共振数据的预处理第27-28页
  2.4 最小生成树脑网络的构建第28-31页
    2.4.1 节点的定义第29-30页
    2.4.2 边的定义第30页
    2.4.3 最小生成树网络的构建结果第30-31页
  2.5 本章小结第31-33页
第三章 最小生成树网络的拓扑指标及分析第33-39页
  3.1 网络指标第33-34页
  3.2 局部节点指标第34页
    3.2.1 度第34页
    3.2.2 介数中心度第34页
    3.2.3 离心率第34页
  3.3 全局网络指标第34-35页
    3.3.1 直径第34-35页
    3.3.2 叶子分数第35页
    3.3.3 树层次第35页
    3.3.4 平均离心率第35页
  3.4 统计分析第35-36页
    3.4.1 非参数检验第35-36页
    3.4.2 回归分析第36页
  3.5 本章小结第36-39页
第四章 基于脑区特征的脑网络研究第39-51页
  4.1 引言第39-40页
    4.1.1 可靠性分析第39页
    4.1.2 可重复性分析第39-40页
  4.2 脑区特征的选择第40-41页
  4.3 分类器的选择第41页
  4.4 实验结果与分析第41-49页
    4.4.1 全局指标的分析第41-43页
    4.4.2 局部属性的分析第43-45页
    4.4.3 特征重要性分析第45-46页
    4.4.4 可重复性分析第46-48页
    4.4.5 特征数目对分类结果的影响第48-49页
  4.5 本章小结第49-51页
第五章 基于子图特征的脑网络研究第51-57页
  5.1 引言第51页
  5.2 子图选择及度量第51-53页
    5.2.1 频繁子图挖掘第51-52页
    5.2.2 子图特征选择第52页
    5.2.3 图核第52-53页
  5.3 实验结果与分析第53-56页
    5.3.1 最具判别性的连接模式第53-55页
    5.3.2 最具判别性的脑区第55-56页
  5.4 本章小结第56-57页
第六章 基于多特征融合的脑网络分析方法第57-65页
  6.1 引言第57-58页
  6.2 多核分类器第58-59页
  6.3 实验结果与分析第59-62页
    6.3.1 分类结果与分析第59-61页
    6.3.2 特征重要性分析第61-62页
  6.4 参数的影响第62-63页
    6.4.1 HSIC分数阈值K第62-63页
    6.4.2 SVM参数的影响第63页
  6.5 本章小结第63-65页
第七章 总结与展望第65-67页
  7.1 本文总结第65页
  7.2 未来工作的展望第65-67页
参考文献第67-77页
附录1:英文缩写对照表第77-79页
致谢第79-81页
攻读学位期间发表的学术论文目录第81页

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