基于脑网络社团结构和深度学习的自闭症诊断研究

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基于脑网络社团结构和深度学习的自闭症诊断研究

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基于脑网络社团结构和深度学习的自闭症诊断研究

论文目录
摘要	第4-6页
ABSTRACT	第6-10页
第一章绪论	第10-20页
1.1 课题研究背景及意义	第10-13页
1.2 课题研究现状	第13-17页
1.2.1 静息态功能连接和自闭症的研究现状	第13-14页
1.2.2 脑网络社团结构的研究现状	第14-16页
1.2.3 使用深度学习对脑疾病进行诊断的研究现状	第16-17页
1.3 本文主要研究内容和创新点	第17-18页
1.4 本文组织结构安排	第18-20页
第二章数据预处理和脑网络构建	第20-26页
2.1 数据获取和描述	第20-21页
2.1.1 加州理工学院数据集	第20-21页
2.1.2 密歇根大学数据集	第21页
2.2 rs-fMRI数据预处理	第21-23页
2.3 脑功能网络构建	第23-24页
2.4 本章小结	第24-26页
第三章基于遗传算法的社团划分算法	第26-32页
3.1 社团划分	第26-27页
3.2 GAcut算法描述	第27-29页
3.2.1 社团结构表示	第27-28页
3.2.2 遗传算法操作	第28-29页
3.2.3 目标函数	第29页
3.3 算法测试结果	第29-31页
3.3.1 测试数据集	第29页
3.3.2 实验结果	第29-31页
3.4 本章小结	第31-32页
第四章脑网络社团结构特征分析	第32-39页
4.1 模块度分析	第32-33页
4.2 标准化互信息分析	第33-34页
4.3 GAcut算法在脑网络划分上的有效性分析	第34-35页
4.4 脑网络社团结构特征分析	第35-37页
4.5 本章小结	第37-39页
第五章基于深度学习的自闭症诊断方法	第39-48页
5.1 深度降噪自动编码器	第39-40页
5.2 基于深度降噪自动编码器的两种自闭症诊断方法	第40-43页
5.2.1 NMI统计矩阵	第42页
5.2.2 组皮尔森相关性矩阵	第42-43页
5.3 留一法交叉验证	第43页
5.4 实验结果与分析	第43-47页
5.4.1 诊断准确率	第43-46页
5.4.2 计算成本	第46-47页
5.5 本章小结	第47-48页
第六章总结与展望	第48-51页
6.1 论文总结	第48-49页
6.2 工作展望	第49-51页
参考文献	第51-57页
致谢	第57-58页
攻读硕士期间发表的论文	第58页

本篇论文共58页，点击这进入下载页面。

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