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基于深度学习的fMRI数据分类方法研究
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基于深度学习的fMRI数据分类方法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-9页
第1章 绪论第9-15页
　　1.1 研究背景与意义第9-10页
　　1.2 国内外研究现状第10-12页
　　1.3 论文的主要研究内容第12页
　　1.4 本文的组织结构第12-15页
第2章 相关知识介绍第15-27页
　　2.1 功能磁共振成像概述第15-19页
　　　　2.1.1 功能磁共振成像原理第15页
　　　　2.1.2 功能磁共振成像术语第15-16页
　　　　2.1.3 功能磁共振成像优缺点第16-17页
　　　　2.1.4 功能磁共振成像实验设计第17-18页
　　　　2.1.5 功能磁共振成像数据预处理第18-19页
　　2.2 深度学习第19-25页
　　　　2.2.1 深度学习原理第19-20页
　　　　2.2.2 受限玻尔兹曼机第20-21页
　　　　2.2.3 卷积神经网络第21-22页
　　　　2.2.4 循环神经网络第22-23页
　　　　2.2.5 自编码神经网络第23-24页
　　　　2.2.6 深度信念网络第24-25页
　　2.3 本章小结第25-27页
第3章 基于卷积神经网络的fMRI数据分类方法研究第27-41页
　　3.1 基本思想第27-28页
　　3.2 基于卷积神经网络的fMRI数据分类模型第28-31页
　　　　3.2.1 模型框架第28页
　　　　3.2.2 RBM结构设计第28-29页
　　　　3.2.3 CNN初始化参数构造第29-31页
　　　　3.2.4 CNN模型训练第31页
　　3.3 实验与分析第31-38页
　　　　3.3.1 实验数据与预处理第31-33页
　　　　3.3.2 受限玻尔兹曼机初始化卷积核的效果实验第33-36页
　　　　3.3.3 多种经典算法分类结果的对比实验第36-38页
　　3.4 本章小结第38-41页
第4章 基于循环神经网络的时序fMRI数据分类方法研究第41-51页
　　4.1 基本思想第41页
　　4.2 基于循环神经网络的时序fMRI数据分类模型第41-45页
　　　　4.2.1 模型框架第41-42页
　　　　4.2.2 基于CNN的局部特征检测第42-43页
　　　　4.2.3 基于无标注数据的序列数据构建第43-44页
　　　　4.2.4 基于RNN的时序特征抽取第44-45页
　　4.3 实验与分析第45-49页
　　　　4.3.1 实验数据与预处理第45页
　　　　4.3.2 循环神经网络提取时序特征的效果实验第45-47页
　　　　4.3.3 融入休息态无标注数据的分类效果实验第47-48页
　　　　4.3.4 多种经典算法分类结果的对比实验第48-49页
　　4.4 本章小结第49-51页
结论第51-53页
参考文献第53-57页
攻读硕士学位期间所发表的学术论文第57-59页
致谢第59页

本篇论文共59页，点击这进入下载页面。
 
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