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基于脑影像数据的模式识别方法研究及应用

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基于脑影像数据的模式识别方法研究及应用
论文目录
 
摘要第1-6页
abstract第6-10页
第一章 绪论第10-17页
  1.1 磁共振成像简介第11-13页
    1.1.1 功能磁共振成像的历史第11页
    1.1.2 功能磁共振成像第11-12页
    1.1.3 静息态功能磁共振成像第12-13页
  1.2 脑功能网络分析方法概述第13-15页
    1.2.1 功能连接第13-14页
    1.2.2 动态功能连接第14-15页
    1.2.3 无监督的模式识别算法第15页
  1.3 左右利手的研究现状及概述第15-16页
  1.4 本文选题与研究内容安排第16-17页
第二章 围绝经期综合症患者脑区异常量化研究第17-25页
  2.1 引言第17页
  2.2 数据采集与数据预处理第17-19页
    2.2.1 研究对象第17-18页
    2.2.2 数据采集第18页
    2.2.3 数据预处理第18-19页
  2.3 理论方法第19-20页
    2.3.1 局部一致性方法第19页
    2.3.2 低频振荡振幅第19-20页
  2.4 数据分析与结果第20-23页
    2.4.1 数据分析第20页
    2.4.2 结果第20-23页
  2.5 讨论第23页
  2.6 本章总结第23-25页
第三章 动态网络的无监督聚类分析第25-42页
  3.1 引言第25-26页
  3.2 FMRI数据预处理及结果第26-28页
  3.3 FMRI数据对聚类算法的要求第28页
  3.4 动态网络聚类常用距离及相似性指标第28-30页
  3.5 聚类算法综述第30-35页
    3.5.1 K-means算法第30-31页
    3.5.2 自组织映射神经网络算法第31-32页
    3.5.3 DBSCAN算法第32-33页
    3.5.4 DPCA算法第33-35页
  3.6 不同聚类算法应用到仿真数据上的效果比较第35-40页
  3.7 密度峰值聚类在左右利手数据上的应用第40-41页
  3.8 本章小结第41-42页
第四章 总结和展望第42-44页
  4.1 本文总结第42-43页
  4.2 前景展望第43-44页
致谢第44-45页
参考文献第45-50页
攻读硕士学位期间取得的成果第50-51页

本篇论文共51页,点击这进入下载页面
 
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