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基于MST的AD脑网络异常模式挖掘

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基于MST的AD脑网络异常模式挖掘
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-15页
第一章 绪论第15-23页
  1.1 研究背景和意义第15-16页
    1.1.1 研究背景第15页
    1.1.2 研究意义第15-16页
  1.2 国内外研究现状第16-19页
    1.2.1 AD脑网络研究现状第16-17页
    1.2.2 最小生成树研究现状第17-18页
    1.2.3 网络结构指标的研究现状第18-19页
  1.3 本文主要研究内容第19-21页
  1.4 论文结构安排第21-22页
  1.5 本章小结第22-23页
第二章 基于MST的AD脑网络构建第23-35页
  2.1 脑网络分析方法探讨第23-24页
  2.2 最小生成树构建过程第24-25页
  2.3 最小生成树拓扑分析第25-27页
    2.3.1 最小生成树常用度量指标第25-26页
    2.3.2 最小生成树拓扑结构与度量指标第26-27页
  2.4 连通骨干网络构建第27-28页
  2.5 连通骨干网络拓扑分析第28-31页
    2.5.1 连通骨干网络常用度量指标第28-30页
    2.5.2 网络度量指标与拓扑结构第30-31页
  2.6 数据介绍第31-32页
    2.6.1 实验数据来源第31页
    2.6.2 数据预处理第31-32页
  2.7 脑网络构建结果第32-34页
  2.8 本章小结第34-35页
第三章 AD脑网络异常分析第35-49页
  3.1 最小生成树属性分析第35-41页
    3.1.1 全局属性差异分析第35-36页
    3.1.2 局部属性差异分析第36-39页
    3.1.3 最小生成树属性与临床表现的关系第39-40页
    3.1.4 差异结果讨论第40-41页
  3.2 连通骨干网络属性差异分析第41-47页
    3.2.1 全局属性差异分析第41-42页
    3.2.2 结点属性差异分析第42-47页
    3.2.3 差异结果讨论第47页
  3.3 本章小结第47-49页
第四章 AD脑网络结点中枢变化分析第49-63页
  4.1 结点中枢变化指数第49页
  4.2 结点中枢变化指数的计算第49-51页
  4.3 结点中枢变化结果分析第51-60页
    4.3.1 最小生成树结点中枢变化分析第51-54页
    4.3.2 连通骨干网络结点中枢变化分析第54-60页
  4.4 结果讨论第60-61页
  4.5 本章小结第61-63页
第五章 AD辅助诊断研究第63-73页
  5.1 分类基础理论第63-65页
    5.1.1 分类过程第63页
    5.1.2 SVM分类器第63-64页
    5.1.3 分类性能评价第64-65页
  5.2 特征选择情况第65-67页
  5.3 分类结果第67-70页
    5.3.1 NCvsMCI的分类结果第67-68页
    5.3.2 NCvsAD的分类结果第68-69页
    5.3.3 MCIvsAD的分类结果第69-70页
  5.4 结果讨论第70-71页
  5.5 本章小结第71-73页
第六章 总结与展望第73-75页
  6.1 总结第73-74页
  6.2 展望第74-75页
参考文献第75-79页
致谢第79-81页
攻读学位期间发表的学术论文第81页

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