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抑郁症患者fMRI静息态网络的Hurst特性及动态交互
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抑郁症患者fMRI静息态网络的Hurst特性及动态交互
论文目录
 
摘要第1-7页
Abstract第7-13页
第一章 绪论第13-31页
　　· 研究背景与意义第13-17页
　　· 研究现状第17-27页
　　　　· 脑活动的动态特性第17-19页
　　　　· 动态功能连接第19-25页
　　　　· 临床应用第25-27页
　　· 本文的工作创新和贡献第27-28页
　　· 本文的组织结构第28-31页
第二章 抑郁症患者静息态网络的Hurst特性第31-47页
　　· 引言第31-32页
　　· 材料与方法第32-37页
　　　　· 研究对象第32-33页
　　　　· 数据采集第33-34页
　　　　· 数据预处理第34-35页
　　　　· 提取静息态网路第35页
　　　　· 计算Hurst指数第35-36页
　　　　· 支持向量机分类第36-37页
　　· 结果第37-42页
　　　　· 静息态网络第37-39页
　　　　· 抑郁症分类结果第39-40页
　　　　· 临床相关分析第40-42页
　　· 讨论第42-45页
　　　　· 赤字模式第42-44页
　　　　· 过载模式第44-45页
　　· 结论第45-47页
第三章 抑郁症患者静息态网络间动态交互的异常第47-57页
　　· 引言第47-48页
　　· 材料与方法第48-51页
　　　　· 研究对象与数据采集第48页
　　　　· 数据处理第48页
　　　　· 滑动窗条件格兰杰因果分析第48-51页
　　· 结果第51-54页
　　　　· 抑郁症相关的静息态网络第51页
　　　　· 网络间的动态因果连接第51-52页
　　　　· 临床相关第52-54页
　　· 讨论第54-56页
　　　　· 默认网络第54页
　　　　· 抑郁症患者网络间交互第54-56页
　　· 结论第56-57页
第四章 抑郁症患者动态模块化分析第57-71页
　　· 引言第57-58页
　　· 材料与方法第58-62页
　　　　· 研究对象与数据采集第58页
　　　　· 数据处理第58-59页
　　　　· 动态模块探测第59-60页
　　　　· 模块属性计算与统计比较第60-62页
　　· 结果第62-65页
　　　　· 动态功能模块第62页
　　　　· 统计比较结果第62-65页
　　· 讨论第65-69页
　　　　· 警醒网络的异常第65-66页
　　　　· 动态模块探测方法的优势第66-69页
　　· 结论第69-71页
第五章 抑郁症患者脑功能状态的改变第71-91页
　　· 引言第71-72页
　　· 材料与方法第72-80页
　　　　· 研究对象第72-73页
　　　　· 数据采集第73页
　　　　· 数据处理第73-74页
　　　　· 计算动态功能连接第74页
　　　　· 动态模块探测第74页
　　　　· 占优模块及逗留时间第74-75页
　　　　· 状态转变点第75-77页
　　　　· 跳跃矩阵第77-78页
　　　　· 统计比较第78-80页
　　· 结果第80-86页
　　　　· 静息态网络第80-81页
　　　　· 占优模块第81-83页
　　　　· 统计分析结果第83-86页
　　· 讨论第86-89页
　　　　· 占优模块第87-88页
　　　　· 功能状态转变第88-89页
　　· 结论第89-91页
第六章 总结与展望第91-97页
　　· 总结第91-94页
　　· 展望第94-97页
参考文献第97-117页
致谢第117-119页
个人简介第119-121页

本篇论文共121页，点击这进入下载页面。
 
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