人脑磁共振数据的多重分形研究

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3、Ｇ１１２３０３４论文答辩日期：２０１５年５月２５曰指导教师：寺新玄减翻於南京大学博±学位论文人脑磁共振数据的多重分形研巧目录摘要ＩＡｂｓｔｒａｃｔＩＶ一第章绪论１１１１．引胃１５．２人脑结构１．３磁共振成像８１．３．１磁共振成像简介８１．３．２静息态功能磁共振成像１０１．３．３结构磁共振成像１４１４分形基１５．本理论１．４．１分形的基本概念１５４丄１５１．分形的定文１１４丄２７．分形的基本性质１１．４丄３分形的分类１８１４丄４１９．分

4、形维数１．４．２多重分形２２１．４．２．１《重分形的概念２２１．４２２２６．．《重分形谱的几何特性１．５本文的工作２１１．５．１选题的目的和意义２７１．１２本文工作的创新点２７１．１３全文的结构安排２９第二章脑老化功能磁共振数据中的多重分形研究３０２１３０．引ｇ２．２材料与方法巧２．２．１实验数据３３２．２．２数据预处理３３２．２．３多重分形方法简介３４２．２．４多重分形特征提取％２３ｎ．实验结果２．３．１多重分形特性验证巧２．３．

5、２实验结果３８２．４讨论４０２５．本章小结４３第Ｈ章阿兹海默症功能磁共振数据中的多重分形研究４４３１４４．引胃３．２材料与方法４６３．２．１实验数据４７３．２．２数据预处理４９南京大学博±学位论文人脑磁共振数据的多重分形研巧３．２．３多重分形分析与特征提取４９３．２３．１ＢＣＭＡ５方法简介０３．２．３．２ＷＬＭＡ法简介５１方Ｂ．２．３．３多重分形特征提取５２３２３４５４．－－传统特征提取３．２．４ＭＫＬ介５４简３．２．５持征选择与有辨别力的脑区

6、识别５５３．２－５．１特征选择５６３．２．Ｓ．２有辨别力的脑区识别５６３．２．６有辨别力的脑区在分类方法中的应用介绍５７３２６１５８．．．单个将征上的分类３２６２５８．．．組合特征上的分类３．．２７在单个時征和组合持征上的测试５９３巧．３实验结果３．３．１实验设置６０３．３．２多重分形特性验证６１３．３．３多重分形方法选用６２３３４一．．单个特征的分类结果（回答问题）６４３．３．５组合特征的分类结果（回答问题二）６５３．３．６有辨别力的脑区识别结果６７３．４讨论７０

7、３．５本章小结７３第四章阿兹海默症结构磁共振数据中的多重分形研究７４４４．１引言７４．２材料与方法７５４．２．１实验数据７６４．２．２数据预处理７６４．２．３Ｈ维ＢＣＭＡ方法介绍７７４．２．４改进的ＩＲＢＣＭＡ方法介绍７９４．２．５多重分形持性验证８１４．２．６多重分形特征提取８２４．３实验结果８３４．３．１多重分形特性验证８３４．３．２实验结果８５４．４７８４．５本章小结８８第五章总结和展望９０５．１全文研巧内容和结论９０５．２今后