腦影像智能分析

目錄
序言
第1章 緒論 1
1.1 腦影像智能分析概述 1
1.2 腦影像智能分析應(yīng)用 3
1.3 腦影像智能分析現(xiàn)狀 6
1.4 腦影像數(shù)據(jù)庫(kù) 8
1.5 腦影像分析主要挑戰(zhàn) 9
1.6 本書結(jié)構(gòu)及閱讀建議 11
參考文獻(xiàn) 12
第2章 腦影像重建 16
2.1 腦影像重建綜述 16
2.2 基于樣本重加權(quán)的欠采樣矩陣學(xué)習(xí) 19
2.3 基于自監(jiān)督邊緣融合網(wǎng)絡(luò)的磁共振成像影像重建.32
2.4 本章小結(jié) 38
參考文獻(xiàn) 39
第3章 腦影像功能校準(zhǔn) 41
3.1 腦影像功能校準(zhǔn)綜述 41
3.2 基于監(jiān)督學(xué)習(xí)的功能校準(zhǔn)方法 44
3.3 基于深度學(xué)習(xí)的功能校準(zhǔn)方法 52
3.4 easy fMRI——人腦解碼和可視化工具箱 58
3.5 本章小結(jié) 59
參考文獻(xiàn) 59
第4章 腦影像分割 63
4.1 腦影像分割綜述 63
4.2 基于稀疏影像塊的多圖譜腦影像分割 65
4.3 基于解剖結(jié)構(gòu)注意力網(wǎng)絡(luò)的分割方法 67
4.4 本章小結(jié) 73
參考文獻(xiàn) 73
第5章 腦影像分類 76
5.1 腦影像分類綜述 76
5.2 基于雙重注意力機(jī)制的多示例深度學(xué)習(xí)的阿爾茨海默病分類 79
5.3 基于樹形成組稀疏學(xué)習(xí)的精神分裂癥分類 89
5.4 本章小結(jié) 93
參考文獻(xiàn) 94
第6章 腦影像預(yù)測(cè) 97
6.1 腦影像預(yù)測(cè)綜述 97
6.2 基于多任務(wù)多尺度的自適應(yīng)感受野神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的阿爾茨海默病預(yù)測(cè)方法 98
6.3 基于sMRI的多任務(wù)弱監(jiān)督注意力的癡呆狀態(tài)估計(jì) 107
6.4 本章小結(jié) 115
參考文獻(xiàn) 115
第7章 多模態(tài)腦影像融合 117
7.1 多模態(tài)腦影像融合綜述 117
7.2 多核融合方法 122
7.3 基于參考信息的多模態(tài)融合方法 126
7.4 基于三元組注意力網(wǎng)絡(luò)的多模態(tài)融合方法 132
7.5 本章小結(jié) 136
參考文獻(xiàn) 137
第8章 多中心腦影像分析 141
8.1 多中心腦影像分析綜述 141
8.2 基于低秩表示的多中心腦影像分析 143
8.3 基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的多中心腦影像分析 155
8.4 本章小結(jié) 162
參考文獻(xiàn) 162
第9章 腦網(wǎng)絡(luò)分析.165
9.1 腦網(wǎng)絡(luò)分析綜述 165
9.2 基于節(jié)點(diǎn)結(jié)構(gòu)對(duì)齊嵌入表示的結(jié)構(gòu)腦網(wǎng)絡(luò)分析166
9.3 基于靜態(tài)-動(dòng)態(tài)卷積網(wǎng)絡(luò)的功能腦網(wǎng)絡(luò)分析 174
9.4 基于注意力擴(kuò)散雙線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多模態(tài)腦網(wǎng)絡(luò)分析 182
9.5 本章小結(jié) 189
參考文獻(xiàn) 190
第10章 腦影像-基因關(guān)聯(lián)分析 194
10.1 腦影像-基因關(guān)聯(lián)分析綜述 194
10.2 基于樹形結(jié)構(gòu)誘導(dǎo)的多基因位點(diǎn)與單表型關(guān)聯(lián)分析 195
10.3 基于診斷信息誘導(dǎo)的單基因位點(diǎn)與多模態(tài)多表型關(guān)聯(lián)分析 203
10.4 基于時(shí)間約束誘導(dǎo)的多基因位點(diǎn)與縱向多表型關(guān)聯(lián)分析 212
10.5 本章小結(jié) 219
參考文獻(xiàn) 220
第11章 腦發(fā)育研究 223
11.1 腦發(fā)育研究綜述 223
11.2 嬰兒期皮質(zhì)厚度的發(fā)展研究 227
11.3 基于多尺度區(qū)域褶皺描述算子的嬰兒個(gè)體識(shí)別研究 234
11.4 嬰幼兒腦功能網(wǎng)絡(luò)模塊和核心節(jié)點(diǎn)發(fā)育研究 240
11.5 本章小結(jié) 248
參考文獻(xiàn) 248
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