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人腦磁共振圖像智能處理技術(shù)及應(yīng)用

人腦磁共振圖像智能處理技術(shù)及應(yīng)用

作者：南姣芬著
出版社：北京航空航天大學(xué)出版社出版時(shí)間：2024-09-01
開本： 26cm 頁數(shù)： 179頁
中 圖 價(jià):¥55.3(7.0折) 定價(jià)  ¥79.0 登錄后可看到會(huì)員價(jià)
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人腦磁共振圖像智能處理技術(shù)及應(yīng)用 版權(quán)信息

人腦磁共振圖像智能處理技術(shù)及應(yīng)用 內(nèi)容簡介

隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用，人們逐漸意識(shí)到腦科學(xué)與類腦科學(xué)研究能對人類社會(huì)產(chǎn)生的顛覆性影響。本書介紹五類人腦磁共振圖像研究技術(shù)，包括大腦功能網(wǎng)絡(luò)“動(dòng)態(tài)”特性度量方法研究、腦效應(yīng)連接分析方法研究、多模態(tài)腦影像數(shù)據(jù)融合方法研究、人腦圖像配準(zhǔn)算法研究以及人腦皮層表面形態(tài)學(xué)方法研究。 本書適合用作生物醫(yī)學(xué)工程、醫(yī)學(xué)圖像處理、神經(jīng)生物學(xué)、腦科學(xué)等領(lǐng)域的研究生教材或參考書，也可供從事腦科學(xué)與類腦科學(xué)專業(yè)的教學(xué)、科研及工程技術(shù)人員參考。

人腦磁共振圖像智能處理技術(shù)及應(yīng)用 目錄

第1章 腦“動(dòng)態(tài)”可變性研究方法及其應(yīng)用 1.1 腦“動(dòng)態(tài)”可變性研究概述 1.1.1 研究現(xiàn)狀 1.1.2 主要研究內(nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn) 1.2 相關(guān)基礎(chǔ)知識(shí) 1.2.1 腦成像技術(shù) 1.2.2 功能磁共振原理 1.2.3 腦功能網(wǎng)絡(luò)分析 1.3 腦節(jié)點(diǎn)時(shí)間可變性測量方法 1.3.1 腦節(jié)點(diǎn)概述 1.3.2 靜息態(tài)fMRI數(shù)據(jù)采集 1.3.3 靜息態(tài)fMRI數(shù)據(jù)預(yù)處理 1.3.4 “動(dòng)態(tài)”腦功能網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建 1.3.5 腦節(jié)點(diǎn)時(shí)間可變性度量 1.3.6 健康被試腦節(jié)點(diǎn)時(shí)間可變性結(jié)果與討論 1.4 腦功能連接時(shí)間可變性度量方法 1.4.1 腦功能連接概述 1.4.2 靜息態(tài)MRI數(shù)據(jù)采集 1.4.3 靜息態(tài)fMRI數(shù)據(jù)預(yù)處理 1.4.4 “動(dòng)態(tài)”腦功能網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建 1.4.5 腦連接時(shí)間可變性度量 1.4.6 健康被試腦連接時(shí)間可變性的結(jié)果和討論 1.5 腦網(wǎng)絡(luò)“動(dòng)態(tài)”特性分析方法在IBS中的應(yīng)用 1.5.1 腸易激綜合征概述 1.5.2 被試情況 1.5.3 靜息態(tài)fMRI數(shù)據(jù)預(yù)處理 1.5.4 網(wǎng)絡(luò)特性分析 1.5.5 臨床及腦影像學(xué)統(tǒng)計(jì)分析方法 1.5.6 “靜態(tài)”腦網(wǎng)絡(luò)結(jié)果 1.5.7 “動(dòng)態(tài)”腦網(wǎng)絡(luò)結(jié)果 1.5.8 “靜態(tài)”腦網(wǎng)絡(luò)和“動(dòng)態(tài)”腦網(wǎng)絡(luò)結(jié)果比較及討論 1.6 展望 第2章 腦效應(yīng)連接方法研究及其應(yīng)用 2.1 腦效應(yīng)連接研究概述 2.1.1 研究現(xiàn)狀 2.1.2 主要研究內(nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn) 2.2 腦效應(yīng)連接分析基礎(chǔ)知識(shí) 2.2.1 腦效應(yīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建 2.2.2 不同尺度的效應(yīng)連接分析 2.2.3 獨(dú)立成分分析方法 2.2.4 基于GCA的效應(yīng)連接計(jì)算與分析 2.3 腦網(wǎng)絡(luò)之間效應(yīng)連接評估 2.3.1 腦網(wǎng)絡(luò)概述 2.3.2 基于空間ICA結(jié)合GCA的腦網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)連接評估方法 2.3.3 模擬實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)及結(jié)果討論 2.3.4 健康被試fMRI數(shù)據(jù)及結(jié)果討論 2.4 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性腦效應(yīng)連接分析 2.4.1 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性效應(yīng)連接分析方法 2.4.2 模擬數(shù)據(jù)及分析結(jié)果 2.4.3 健康被試fMRI數(shù)據(jù)及分析結(jié)果 2.5 效應(yīng)連接分析方法在IBS患者中的應(yīng)用 2.5.1 被試情況 2.5.2 靜息態(tài)￡MRI數(shù)據(jù)預(yù)處理 2.5.3 IBS患者腦區(qū)間效應(yīng)連接異常結(jié)果及討論 2.5.4 基于空間ICA的IBS患者子網(wǎng)絡(luò)間效應(yīng)連接分析結(jié)果 2.6 展望 第3章 多模態(tài)腦影像學(xué)融合方法研究及其應(yīng)用 3.1 多模態(tài)融合方法研究概述 3.1.1 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 3.1.2 主要研究內(nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn) 3.2 多模態(tài)融合研究的相關(guān)基礎(chǔ)知識(shí) 3.2.1 多模態(tài)腦影像學(xué)成像原理 3.2.2 腦影像學(xué)公共模板 3.2.3 腦圖像掩膜 3.3 基于多層次特征的數(shù)據(jù)級融合方法 3.3.1 基于多層次特征的數(shù)據(jù)級融合方法描述 3.3.2 腦影像學(xué)數(shù)據(jù)模擬及評估方法 3.3.3 結(jié)果討論及分析 3.4 基于GBDT的決策級融合方法 3.4.1 基于GBDT的決策級融合方法描述 3.4.2 健康被試影像學(xué)數(shù)據(jù)采集及其預(yù)處理 3.4.3 評估方法 3.4.4 結(jié)果 3.4.5 討論 3.5 兩種融合方法在IBS中的應(yīng)用 3.5.1 被試情況 3.5.2 基于多層次特征的數(shù)據(jù)級融合方法在IBS中的應(yīng)用 3.5.3 基于GBDT的決策級融合方法在IBS中的應(yīng)用 3.6 展望 第4章 人腦圖像配準(zhǔn)技術(shù)研究及其應(yīng)用 4.1 人腦圖像配準(zhǔn)技術(shù)研究概述 4.1.1 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 4.1.2 研究目的 4.1.3 主要研究內(nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn) 4.2 配準(zhǔn)研究理論基礎(chǔ) 4.2.1 醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)的概念 4.2.2 醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)的通用框架 4.2.3 人腦圖像數(shù)據(jù)集 4.3 基于逐級遞進(jìn)和SURF算法的人腦醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)算法 4.3.1 SURF算法 4.3.2 逐級遞進(jìn)思想 4.3.3 基于逐級遞進(jìn)和SURF算法的人腦醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)算法 4.3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析 4.4 基于改進(jìn)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人腦醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)算法 4.4.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹 4.4.2 基于改進(jìn)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人腦醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)算法 4.4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析 4.5 面向人腦腫瘤圖像配準(zhǔn)的應(yīng)用 4.5.1 人腦腫瘤圖像與標(biāo)準(zhǔn)模板介紹 4.5.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析 4.6 展望 第5章 人腦形態(tài)學(xué)研究方法及其應(yīng)用 5.1 腦形態(tài)學(xué)研究概述 5.1.1 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 5.1.2 主要研究內(nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn) 5.2 基于人腦形態(tài)學(xué)分析的相關(guān)理論及基礎(chǔ) 5.2.1 磁共振成像的原理和優(yōu)勢 5.2.2 腦影像學(xué)公共模板 5.3 基于T1像邊緣擬合的大腦皮層復(fù)雜度求解方法 5.3.1 大腦皮層復(fù)雜度求解方法描述 5.3.2 數(shù)據(jù)來源 5.3.3 方法比較及評估 5.3.4 結(jié)果 5.3.5 分析與討論 5.4 大腦皮層復(fù)雜度求解方法在IBS中的應(yīng)用 5.4.1 被試情況 5.4.2 基于T1像的大腦皮層復(fù)雜度求解方法在IBS中的應(yīng)用 5.5 展望 參考文獻(xiàn)
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