靜息功能磁共振成像數(shù)據(jù)中蘊含了豐富的神經(jīng)活動信息，為腦科學(xué)的研究奠定了堅實的基礎(chǔ)。利用模式分析方法進(jìn)行靜息磁共振成像數(shù)據(jù)的分析和研究已經(jīng)成腦科學(xué)研究的重要方向之一。靜息功能磁共振成像所含信息量大，且無需復(fù)雜的實驗設(shè)計，操作簡單，也不需要參與者執(zhí)行任何復(fù)雜的認(rèn)知任務(wù)，已被廣泛應(yīng)用于腦科學(xué)的研究中。然而神經(jīng)活動本身所引起的血氧濃度變化是非常微弱的，所關(guān)注的神經(jīng)信號往往混雜在儀器噪聲、生理等噪聲中，甚至可能被這些噪聲所淹沒，實際得到的圖像數(shù)據(jù)信噪比往往非常低。因此，如何從眾多復(fù)雜的信息中提取所關(guān)注的有效信息一直是靜息功能磁共振成像數(shù)據(jù)分析和研究的難點之一。利用模式識別方法對靜息功能磁共振成像進(jìn)行生理和病理的分析與研究越來越受到研究者們的青睞，并取得了卓有成效的研究結(jié)果。以往這方面的研究主要關(guān)注的是兩類問題的模式分析，而隨著研究的不斷深入，磁共振成像數(shù)據(jù)的多類模式分析的重要性日益凸顯。在諸如精神分裂癥的遺傳特性研究等問題中，多類問題引起了研究者的廣泛關(guān)注。本文致力于靜息功能磁共振成像數(shù)據(jù)的多類模式分析問題，期望進(jìn)一步挖掘靜息磁共振成像數(shù)據(jù)所蘊含的豐富的神經(jīng)活動信息，同時在靜息功能磁共振成像數(shù)據(jù)... 

【文章來源】：國防科技大學(xué)湖南省 211工程院校 985工程院校

【文章頁數(shù)】：68 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 課題來源與背景
    1.2 核磁共振成像技術(shù)概述
        1.2.1 磁共振原理
        1.2.2 功能磁共振成像
        1.2.3 靜息功能磁共振成像
    1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢
        1.3.1 功能磁共振成像數(shù)據(jù)的研究方法
        1.3.2 模式識別技術(shù)的研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢
        1.3.3 模式識別方法在磁共振成像數(shù)據(jù)研究中的應(yīng)用
    1.4 本課題研究意義
    1.5 本文研究的主要內(nèi)容及文章結(jié)構(gòu)概述
第二章 研究方法概述
    2.1 主成分分析方法
        2.1.1 主成分分析原理
        2.1.2 主成分分析的計算步驟
    2.2 多流形內(nèi)蘊判別分析方法
    2.3 支持向量機(jī)
        2.3.1 線性可分的情況下的 SVM
        2.3.2 線性不可分的情況下的 SVM
    2.4 成組獨立成分分析
第三章 基于主成分分析的 rs-fMRI 多類模式分析
    3.1 磁共振成像數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理
        3.1.1 被試描述
        3.1.2 靜息功能像數(shù)據(jù)采集
        3.1.3 靜息功能像數(shù)據(jù)的預(yù)處理
    3.2 基于 PCA 的多類模式分析
        3.2.1 靜息功能連接
        3.2.2 靜息功能連接特征的多類模式分析
        3.2.3 多類模式分析結(jié)果與討論
    3.3 本章小結(jié)
第四章 基于內(nèi)蘊判別分析的 rs-fMRI 多類模式分析
    4.1 功能磁共振成像數(shù)據(jù)與預(yù)處理
        4.1.1 被試描述
        4.1.2 靜息功能像采集及預(yù)處理
    4.2 基于 IDA 的多類模式分析
        4.2.1 算法簡述
        4.2.2 多類模式分析結(jié)果與討論
    4.3 本章小結(jié)
第五章 基于 Group ICA 的 rs-fMRI 模式分析
    5.1 成組獨立成分提取
    5.2 成組獨立成分特征的多類模式分析
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 工作總結(jié)
    6.2 研究中存在的不足
    6.3 未來工作展望
致謝
參考文獻(xiàn)
作者在學(xué)期間取得的學(xué)術(shù)成果


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]大腦fMRI數(shù)據(jù)時/空模式綜合分析的一種新方法[J]. 劉亞東,周宗潭,胡德文,顏莉蓉,譚長連,吳大興,姚樹橋.  中國科學(xué)E輯:信息科學(xué). 2004(10)
[2]關(guān)于統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論與支持向量機(jī)[J]. 張學(xué)工.  自動化學(xué)報. 2000(01)

博士論文
[1]腦功能磁共振數(shù)據(jù)時空分析方法研究[D]. 顏莉蓉.國防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2006

碩士論文
[1]腦功能網(wǎng)絡(luò)的成組獨立成分分析[D]. 李繁.國防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2009



本文編號：3143595