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靜息態(tài)功能腦網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建分析方法及其在抑郁癥中的應(yīng)用

靜息態(tài)功能腦網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建分析方法及其在抑郁癥中的應(yīng)用

作者：郭浩著
出版社：科學(xué)出版社出版時(shí)間：2021-03-01
開本： 26cm 頁(yè)數(shù)： 204頁(yè)
本類榜單：教材銷量榜
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靜息態(tài)功能腦網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建分析方法及其在抑郁癥中的應(yīng)用 版權(quán)信息

靜息態(tài)功能腦網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建分析方法及其在抑郁癥中的應(yīng)用 內(nèi)容簡(jiǎn)介

近年來(lái)，靜息態(tài)功能腦網(wǎng)絡(luò)方法得到了快速發(fā)展。作為復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論在神經(jīng)影像領(lǐng)域的重要應(yīng)用，靜息態(tài)功能腦網(wǎng)絡(luò)具備很強(qiáng)的臨床價(jià)值。其作為重要的分析工具，為腦疾病診斷提供了新的思路。 本書比較全面地綜述了靜息態(tài)功能腦網(wǎng)絡(luò)的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)，介紹了靜息態(tài)功能腦網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)理論和研究方法，探討了多種不同網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建和分析方法及其在抑郁癥患者診斷中的應(yīng)用。 本書可作為人工智能、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)、神經(jīng)影像等專業(yè)的高年級(jí)本科生、碩士研究生、博士研究生和腦網(wǎng)絡(luò)愛好者研究和學(xué)習(xí)的教材或參考書。

靜息態(tài)功能腦網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建分析方法及其在抑郁癥中的應(yīng)用 目錄

前言 第1章 緒論 1.1 腦網(wǎng)絡(luò)概述 1.2 靜息態(tài)功能腦網(wǎng)絡(luò)發(fā)展現(xiàn)狀 1.2.1 靜息態(tài)功能腦網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建及分析 1.2.2 功能腦網(wǎng)絡(luò)在腦疾病中的應(yīng)用研究 1.2.3 靜息態(tài)方法在抑郁癥中的研究 1.2.4 基于解剖距離的腦網(wǎng)絡(luò)建模 1.2.5 靜息態(tài)功能腦網(wǎng)絡(luò)時(shí)間效應(yīng)分析 1.2.6 靜息態(tài)功能腦網(wǎng)絡(luò)空間效應(yīng)分析 1.2.7 機(jī)器學(xué)習(xí)方法在功能磁共振影像數(shù)據(jù)中的研究 1.3 本書主要內(nèi)容 1.4 本書組織結(jié)構(gòu)安排 1.5 本章小結(jié) 第2章 靜息態(tài)功能腦網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建 2.1 被試的選擇 2.2 數(shù)據(jù)采集及預(yù)處理 2.3 功能腦網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建 2.3.1 節(jié)點(diǎn)的定義 2.3.2 邊的定義 2.3.3 閾值選擇 2.3.4 腦網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建結(jié)果 2.3.5 隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)的生成 2.4 本章小結(jié) 第3章 功能腦網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)分析及分類模型構(gòu)建 3.1 網(wǎng)絡(luò)指標(biāo) 3.1.1 局部節(jié)點(diǎn)指標(biāo) 3.1.2 全局網(wǎng)絡(luò)指標(biāo) 3.2 差異分析 3.2.1 全局網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)分析 3.2.2 局部節(jié)點(diǎn)指標(biāo)分析 3.3 分類研究 3.3.1 分類模型構(gòu)建 3.3.2 特征重要性 3.4 本章小結(jié) 第4章 功能腦網(wǎng)絡(luò)模塊劃分及差異分析 4.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模塊性 4.1.1 模塊劃分算法 4.1.2 模塊化指標(biāo) 4.2 腦網(wǎng)絡(luò)模塊劃分結(jié)果分析 4.2.1 閾值選擇 4.2.2 劃分結(jié)果 4.3 抑郁組模塊劃分差異分析 4.3.1 核團(tuán)與親密度 4.3.2 抑郁癥患者核團(tuán)間親密度的改變 4.4 節(jié)點(diǎn)角色與模塊角色 4.4.1 節(jié)點(diǎn)角色與模塊角色的定義 4.4.2 組間模塊角色差異 4.4.3 組間節(jié)點(diǎn)角色差異 4.5 分類研究 4.6 本章小結(jié) 第5章 靜息態(tài)功能腦網(wǎng)絡(luò)的基因影響 5.1 基因與腦網(wǎng)絡(luò) 5.2 GSK3β基因與抑郁癥 5.3 基因分型及數(shù)據(jù)采集 5.4 差異分析 5.4.1 基因型組間差異腦網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)分析 5.4.2 基因型及疾病狀態(tài)交互效應(yīng)分析 5.4.3 腦網(wǎng)絡(luò)差異指標(biāo)與HAMD評(píng)分關(guān)聯(lián)分析 5.4.4 結(jié)果討論 5.5 分類研究 5.5.1 疾病狀態(tài)分類 5.5.2 基因型分類 5.5.3 疾病狀態(tài)及基因型分類 5.5.4 特征重要性 5.6 本章小結(jié) 第6章 抑郁癥局部一致性指標(biāo)差異分析 6.1 ReHo 6.1.1 數(shù)學(xué)定義 6.1.2 相鄰體素的定義 6.2 抑郁癥差異分析 6.3 分類研究 6.4 本章小結(jié) 第7章 *小生成樹功能腦網(wǎng)絡(luò) 7.1 *小生成樹 7.2 *小生成樹腦網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建 7.2.1 網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建和屬性計(jì)算 7.2.2 頻繁子圖挖掘及可判別性度量 7.2.3 分類模型構(gòu)建 7.3 異常拓?fù)鋵傩苑治? 7.3.1 全局屬性 7.3.2 局部屬性 7.3.3 子圖連接模式 7.3.4 分類性能 7.4 討論分析 7.5 本章小結(jié) 第8章 高序*小生成樹功能腦網(wǎng)絡(luò) 8.1 高序功能腦網(wǎng)絡(luò) 8.2 高序*小生成樹網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建 8.2.1 基于滑動(dòng)窗口的高序功能網(wǎng)絡(luò) 8.2.2 *小生成樹 8.2.3 特征提取和選擇 8.2.4 分類模型構(gòu)建 8.3 異常拓?fù)鋵傩约胺诸惤Y(jié)果 8.3.1 可量化的腦區(qū)特征 8.3.2 頻繁子圖模式 8.3.3 分類性能 8.4 討論分析 8.4.1 異常區(qū)域 8.4.2 分類結(jié)果分析 8.4.3 支持度對(duì)圖特征的影響 8.4.4 *優(yōu)加權(quán)參數(shù)對(duì)分類的影響 8.5 本章小結(jié) 第9章 靜息態(tài)腦功能超網(wǎng)絡(luò) 9.1 腦功能超網(wǎng)絡(luò) 9.2 超圖 9.3 網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建及指標(biāo)計(jì)算 9.3.1 超網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)建 9.3.2 基于LASSO方法的稀疏線性回歸模型求解 9.3.3 基于Elastic-net方法的稀疏線性回歸模型求解 9.3.4 基于Group LASSO方法的稀疏線性回歸模型求解 9.3.5 指標(biāo)計(jì)算 9.3.6 特征選擇與分類 9.4 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及異常拓?fù)鋵傩詫?duì)比分析 9.4.13 種方法的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)比較 9.4.2 異常腦區(qū) 9.4.3 分類性能 9.5 討論分析 9.6 參數(shù)影響 9.6.1 聚類數(shù)量k的影響 9.6.2 正則化參數(shù)λ1和λ2的影響 9.6.3 SVM分類參數(shù)c和g的影響 9.7 本章小結(jié) 第10章 節(jié)點(diǎn)規(guī)模對(duì)腦網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲笜?biāo)的影響 10.1 節(jié)點(diǎn)規(guī)模對(duì)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞挠绊? 10.2 多節(jié)點(diǎn)規(guī)模定義的網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建 10.2.1 節(jié)點(diǎn)定義 10.2.2 連接定義 10.2.3 閾值選擇 10.2.4 網(wǎng)絡(luò)指標(biāo) 10.2.5 隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建 10.2.6 統(tǒng)計(jì)分析 10.3 不同節(jié)點(diǎn)規(guī)模對(duì)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋵傩缘挠绊? 10.3.1 對(duì)功能連接的影響 10.3.2 對(duì)網(wǎng)絡(luò)連通性的影響 10.3.3 對(duì)全局屬性的影響 10.3.4 對(duì)小世界標(biāo)量的影響 10.4 討論分析 10.5 本章小結(jié) 第11章 節(jié)點(diǎn)規(guī)模對(duì)特征選擇及分類的影響 11.1 節(jié)點(diǎn)規(guī)模對(duì)分類特征選擇的影響 11.2 網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建及指標(biāo)計(jì)算 11.2.1 網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)及統(tǒng)計(jì)方法 11.2.2 特征選擇及分類器 11.2.3 分類特征評(píng)估 11.3 特征選擇及分類性能的尺度影響 11.3.1 統(tǒng)計(jì)顯著性P
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靜息態(tài)功能腦網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建分析方法及其在抑郁癥中的應(yīng)用 作者簡(jiǎn)介

郭浩，博士后，教授，碩士生導(dǎo)師，太原理工大學(xué)人工智能系主任，國(guó)際計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)會(huì)員，中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)高級(jí)會(huì)員，教育部學(xué)位中心通訊評(píng)議專家，山西省專家學(xué)者協(xié)會(huì)理事，山西省“三晉英才”支持計(jì)劃青年優(yōu)秀人才。主要從事人工智能、智能信息處理、腦信息學(xué)、醫(yī)療大數(shù)據(jù)研究等方向的研究和教學(xué)工作。主持國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目2項(xiàng)、省部級(jí)科研項(xiàng)目多項(xiàng)。在國(guó)內(nèi)外學(xué)術(shù)期刊及會(huì)議上發(fā)表論文30余篇，擔(dān)任《計(jì)算機(jī)科學(xué)》、IEEE Access、Informatics in Medicine Unlocked、Journal of Affective Disorders、Pattern Recognition Letters等雜志審稿專家。申請(qǐng)并獲批軟件著作權(quán)2項(xiàng)，申請(qǐng)發(fā)明專利16項(xiàng)，授權(quán)4項(xiàng)，出版專著1部。

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