维普论文检测系统

维普论文检测系统检测前原文： 这个方向上寻找落棋点。 2.3可行性研究 这个阶段要回答的关键问题“对于上一个阶段所确定的问题是否可行？”为了回答这个问题，需要进行一次大的压缩和简化了的系统分析和设计过程，也就是在较抽象高层次上进行的分析和设计的过程[7]。 可行性研究应该简短，这个阶段任务不是具体解决问题，而是研究问题范围，探索这个问题 这个方向上寻找落棋点。 2.3可行性研究 这个阶段要回答的关键问题“对于上一...

维普论文检测系统检测前原文： 阶段需要生产一份书面报告。需要通过对系统的实际用户访问调查，扼要地写出他对问题的理解，并在用户和使用部门负责人的会议上认真讨论这份书面报告，澄清含糊不精的地方，改正理解不正确的地方，最后得出一份双方都满意的文档,本系统 阶段需要生产一份书面报告。需要通过对系统的实际用户访问调查，扼要地写出他对问题的理解，并在用户和使用部门负责人的会议上认真讨论这份书面报告，澄清含糊不...

维普论文检测系统检测前原文： 系统分析和设计过程，也就是在较抽象高层次上进行的分析和设计的过程[7]。 可行性研究应该简短，这个阶段任务不是具体解决问题，而是研究问题范围，探索这个问题是否值得去解，是否有可行的解决办法。　 可行性研究应该比较简短，这个阶段的任务不是具体解决问题，而是研究问题的范围，探索这个问题是否值得去解，是否有可行 系统分析和设计过程，也就是在较抽象高层次上进行的分析和设计的过程[7...

维普论文检测系统检测前原文： 近年来国内外普遍深入的研究，在此方面已经取得了突破性的进展。我国在1998-1999年2次召开了主题关于“跨世纪的脑科学—老年痴呆症致病机理与防治”和“脑科学与智能开发”的香山会议，并将AD研究并入国家“863”和“973”项目。据陈传锋等介绍[2]，中国目前关于AD的文献有13037篇，其中流行病学调研的占1.68%，风险因素的占37.4%，临床特征与诊断的占9.8%，治疗与干预 近年来国内外普遍深入的研究，在此方...

维普论文检测系统检测前原文： 颞叶；其解剖位置为半球的后部是枕叶，其前界在内侧面为顶枕沟，在上外侧面的界限是自顶枕沟至枕前切迹(在枕叶后端前方约4cm处)的连线；顶叶的解剖位置为外侧沟上方、中央沟后方、枕叶以前的部分；岛叶呈三角形岛状，处在外侧沟深面，额、顶、颞叶把它掩盖，它独有的特点是其布满细小的浅沟(不是脑沟)[12]。 图2.2 大脑皮层沟回示意图大脑 颞叶；其解剖位置为半球的后部是枕叶，其前界在内侧面为...

维普论文检测系统检测前原文： 神经细胞，分为六层，是思考等活动的中枢，因此它的回路十分复杂。大脑皮质白质又可以称为大脑髓质。间脑是由丘脑和下丘脑构成。丘脑与大脑皮质、脑干、小脑、脊髓等各部分进行联络，感觉的中继，控制运动等由它管理。下丘则脑与保持身体的恒常性，控制自律神经系统，自身感情等息息相关。海马结构是组成人脑的重要部分 神经细胞，分为六层，是思考等活动的中枢，因此它的回路十分复杂。大脑皮质...

维普论文检测系统检测前原文： 图像整体数据似然函数的期望值；其次是M步，即求出让上述似然函数期望最大化的参数；反复这两个步骤知道参数迭代稳定为止。 (1)E步，求完全数据集的期望值，结合公式（4-13）和（4-14）得： (4-18) 其中， 表示以第t次迭代结果 作为参数概率密度分布函数。 (2)M步，求出让 最大化的参数 ，对于 等参数可以通过直接对公式求偏导得到，即: (4-19) (4-20) 对于参数 ，可以利用限制条件，用拉格朗日乘...

维普论文检测系统检测前原文： 体现的效应是否显著，建立原假设： (5-8) 构造检验统计量，计算 得： (5-9) 令 ，计算 ，得： (5-10) 对原假设的检验有两种方法，一种是直接对所有的体元同时检验，即多元的方差分析；另一种是对每一个体元单独做检验，也就是体元水平上的假设检验，即是一元方差分析。而SPM中都是采用一元统计方法，而不用多元方法。对体素k，构造检验统计量为： (5-11) 是 第k个主对角线元素， 同理， ， ，N为...

维普论文检测系统检测前原文： 敏感[33]，经研究表明，在不同的MRI设备上，脑皮层厚度对AD的脑皮层厚度具有很强的鲁棒性，而对AD的高危人群的脑皮层厚度异常也是很敏感的。Fjell等人研究发现了在MCI中内嗅皮层的平均厚度和CSF的关系[34]，这些发现使得脑皮层厚度成为了研究默认网络结构变化的理想指标，为阿尔茨海默病和轻度认知障碍提供了影像诊断的依据。 (a)正常健康老年人脑图像 (b) AD患者的脑图像 图2.9 大脑的皮层 敏感[...

维普论文检测系统检测前原文： 正则化算法通过在目标函数中加入一个罚函数来实现对解的阻尼作用，达到稳定目标的解决方案，与此同时又在一定程度上确保了空间分辨率。 Tikhonov正则化的基本思想及最小化目标函数： (4-33) 式中： 为正则化因子； 称为正则化函数。 一般采用二范数形式，即 (4-34) 式中： 是根据先验信息得到的解的估计值。式(4-33)的意义在于在求解过程中使得偏差被最小化的同时使得 正则化算法通过在目标函数中...