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 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 12
第2章 腦影像重建 16
2.1 腦影像重建綜述 16
2.2 基于樣本重加權的欠采樣矩陣學習 19
2.3 基于自監(jiān)督邊緣融合網(wǎng)絡的磁共振成像影像重建.32
2.4 本章小結(jié) 38
參考文獻 39
第3章 腦影像功能校準 41
3.1 腦影像功能校準綜述 41
3.2 基于監(jiān)督學習的功能校準方法 44
3.3 基于深度學習的功能校準方法 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 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)絡的分割方法 67
4.4 本章小結(jié) 73
參考文獻 73
第5章 腦影像分類 76
5.1 腦影像分類綜述 76
5.2 基于雙重注意力機制的多示例深度學習的阿爾茨海默病分類 79
5.3 基于樹形成組稀疏學習的精神分裂癥分類 89
5.4 本章小結(jié) 93
參考文獻 94
第6章 腦影像預測 97
6.1 腦影像預測綜述 97
6.2 基于多任務多尺度的自適應感受野神經(jīng)網(wǎng)絡的阿爾茨海默病預測方法 98
6.3 基于sMRI的多任務弱監(jiān)督注意力的癡呆狀態(tài)估計 107
6.4 本章小結(jié) 115
參考文獻 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)絡的多模態(tài)融合方法 132
7.5 本章小結(jié) 136
參考文獻 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)邦學習的多中心腦影像分析 155
8.4 本章小結(jié) 162
參考文獻 162
第9章 腦網(wǎng)絡分析.165
9.1 腦網(wǎng)絡分析綜述 165
9.2 基于節(jié)點結(jié)構(gòu)對齊嵌入表示的結(jié)構(gòu)腦網(wǎng)絡分析166
9.3 基于靜態(tài)-動態(tài)卷積網(wǎng)絡的功能腦網(wǎng)絡分析 174
9.4 基于注意力擴散雙線性神經(jīng)網(wǎng)絡的多模態(tài)腦網(wǎng)絡分析 182
9.5 本章小結(jié) 189
參考文獻 190
第10章 腦影像-基因關聯(lián)分析 194
10.1 腦影像-基因關聯(lián)分析綜述 194
10.2 基于樹形結(jié)構(gòu)誘導的多基因位點與單表型關聯(lián)分析 195
10.3 基于診斷信息誘導的單基因位點與多模態(tài)多表型關聯(lián)分析 203
10.4 基于時間約束誘導的多基因位點與縱向多表型關聯(lián)分析 212
10.5 本章小結(jié) 219
參考文獻 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體識別研究 234
11.4 嬰幼兒腦功能網(wǎng)絡模塊和核心節(jié)點發(fā)育研究 240
11.5 本章小結(jié) 248
參考文獻 248
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