基于静息态fNIRS的执行功能神经相关性研究

声明

致谢

摘要

1 引言

1．1 执行功能介绍

1．2 执行功能神经基础研究进展

1．3 静息态以及fNIRS介绍

1．4 基于图论的复杂脑网络分析

1．5 LASSO算法简介

1．6 CANTAB在认知功能研究中的应用

1．7 本文研究内容

2 实验设计与方法

2．1 研究对象

2．2 fNIRS数据获取与预处理

2．3 执行功能行为测试

3 静息态脑功能网络的构建与分析

3．1 脑功能网络构建

3．2 小世界网络特性

3．3 复杂网络度量

3．3．1 节点属性度量

3．3．2 全局属性度量

3．4 结果分析

3．5 本章小结

4 执行功能与静息态脑功能网络相关性分析

4．1 相关性分析与bootstrapping检验

4．1．1 网络参数整合

4．1．2 执行功能行为分数

4．1．3 相关性分析与bootstrapping检验

4．2 实验结果

4．3 结果分析与讨论

4．4 本章小结

5 基于静息态脑功能网络拓扑模式的执行功能水平预测

5．1 LASSO算法

5．1．1 LASSO算法定义

5．1．2 调和函数估计

5．1．3 LASSO问题求解

5．1．4 弹性网

5．2 实验数据分析

5．2．1 解释变量与响应变量

5．2．2 回归模型建立

5．3 实验结果

5．4 结果分析与讨论

5．5 本章小结

6 总结与展望

参考文献

作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果

学位论文数据集