版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認領(lǐng)
文檔簡介
1、電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文基于磁共振的大腦網(wǎng)絡(luò)分析方法研究及其應(yīng)用姓名:潘正勇申請學(xué)位級別:碩士專業(yè):應(yīng)用數(shù)學(xué)指導(dǎo)教師:陳華富20100501ABSTRACTABSTRACTBeingthecommandcenterofahumanbodybrainhasacomplexorganizationinboth咖ctl鵬andfunctionalmechanismGenerallyfunctionsamongseveralbrainregio
2、nsmaybesimilarwhichmeanstheseregionsformanetwork,usuallycalledstaticnetworkOntheotherhand,interactionOccursbetweensomebrainregionswhentaskperformance,suchasmodulationandinhibition,formingadynamicnetworkWi也theprogressofth
3、etimes,thehumanbeingnotonlyexploreshislivingenvironment,butalsomakesagoodstudyofhisownbodyespeciallythebrainInthiscase,brainmapping,especiallytheinventionofmagneticresonanceimaging(MRl)technologyisavaluabletoolforhumanto
4、studytheirbrainsRecentlythebrainnetwork,basedontheresearchoftheMRI,hasbeenwidelystudied111estaticanddynamicnetworks,wementionedabove,舡ethemosttwoimportantandwellknownnetworksinthisfieldTheseresearchesnotonlyalehelpfultos
5、tudyourselves,moreimportantlymeyplayaimportantroleindiseasestudyInthispaperbasedonthemagneticresonanceimagingdatasetweconsiderthemethodsinbrainnetworkanalysisandtheirapplicationsThenumericalresultsdemonstratetheeffective
6、nessofourmethodsThreeaspectsofthisdissertationareasfollows:1ProposeaBayesianstudybasedradialbasisfunction(RBF)neuralnetworkforlocatingthefunctionnetworkswhentaskperformancesS吖eralbrainnetworks,suchasvisual,imaginaryandha
7、ndmove,arewellseparatedwhichindicatestheeffectivenessofthismethodinthelocalizationoffunctionnetworksItalsodemonstratesthatthemethodcandiscriminatetheresponsesofdifferenttasksThatmeans,thisresearchprovidesUSanewtoolforfun
8、ctionlocalizationwhenmultipletasksperformances2Combiningthefunctionalandthestructuralconnectivitytostudythedefaultmodenetworkofpatientswithmesialtemporallobeepilepsywefindthefunctionalconnectivityandthestructuralconnecti
9、vitybetweenPCCandbilateralhippocampusarebothdecreasedMoreoverboththefunctionalconnectivityandthestructuralconnectivityarCsignificantlypositivelycorrelatedwhichm瑚lilSthatcombiningthefunctionalconnectivityandthestructuralc
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 基于磁共振的網(wǎng)絡(luò)分析方法在癲癇中的應(yīng)用研究.pdf
- 基于磁共振的腦結(jié)構(gòu)功能網(wǎng)絡(luò)分析方法應(yīng)用研究.pdf
- 磁共振癲癇腦網(wǎng)絡(luò)分析方法與應(yīng)用研究.pdf
- 基于功能磁共振成像的腦網(wǎng)絡(luò)分析.pdf
- 基于貝葉斯方法的大腦網(wǎng)絡(luò)分析.pdf
- 基于磁共振成像的大腦白質(zhì)纖維束形態(tài)分析方法研究.pdf
- 基于功能磁共振數(shù)據(jù)的大腦網(wǎng)絡(luò)研究及判別分析.pdf
- 基于磁共振成像的大腦功能網(wǎng)絡(luò)動態(tài)特性研究.pdf
- 基于社會網(wǎng)絡(luò)分析的用戶研究方法及其應(yīng)用.pdf
- 磁共振波譜分析和功能磁共振在大腦皮質(zhì)發(fā)育障礙患者的應(yīng)用研究.pdf
- 基于網(wǎng)絡(luò)分析的推薦方法研究.pdf
- 基于磁共振的大腦皮層復(fù)雜度研究.pdf
- 基于機器學(xué)習(xí)的腦網(wǎng)絡(luò)分析及其應(yīng)用研究.pdf
- 大腦磁共振結(jié)構(gòu)像的形態(tài)學(xué)分析.pdf
- 基于曲面形狀多尺度分析的大腦核磁共振成像分類研究.pdf
- 基于人腦區(qū)域的磁共振影像分析方法的研究.pdf
- 大腦生理物理特性參數(shù)的快速定量磁共振成像方法研究.pdf
- 孤獨癥大腦功能網(wǎng)絡(luò)的靜息態(tài)功能磁共振研究.pdf
- 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的磁共振顱腦圖像分割方法的研究.pdf
- 基于磁共振成像的多變量模式分析方法學(xué)與應(yīng)用研究.pdf
評論
0/150
提交評論