基于黎曼几何框架的DTI图像去噪算法研究
发布时间：2022-01-11 08:19
扩散张量成像（Diffusion tensor image,DTI）是一种新型的成像技术,与传统的磁共振成像相比,DTI具有非侵入性,被广泛用于对脑内扩散过程的研究。作为一种无创性成像方法,DTI不仅可以在活体上显示脑白质纤维束,而且在脑功能、脑发育等理论研究以及诊断白质病变等临床应用领域均引起了极大关注。由于成像过程中噪声的影响,导致张量的形状和方向被破坏,降低了图像的质量,从而限制了DTI在临床应用上的发展。因此,DTI图像去噪算法研究对相关疾病的临床应用具有重要的意义。从视觉来看,DTI图像去噪有两个目标:一是获得高质量的DTI图像;二是获得排列一致均匀的张量场。高质量的图像能够获取清晰的大脑组织结构,而排列均匀的张量场有效地保留了图像边缘纹理结构,以更好的指导医疗人员进行大脑手术。当然,如果实现了第二个目标,往往也同时实现了第一个目标。因此,本文重点放在第二个目标,也就是在去噪的同时更好地保留扩散张量的非线性结构。通过对黎曼几何的深入研究,本文结合稀疏贝叶斯学习理论和非局部相似性理论,提出了两种新的DTI去噪算法,并在模拟和真实数据上验证了所提出的去噪方法。本论文主要研究工作如...
【文章来源】：河北大学河北省
【文章页数】：76 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
磁共振成像过程
第二章DTI成像基础和噪声分析9沿着平行于纤维束的方向进行扩散，所以在该方向扩散最快，而在垂直方向上进行扩散时会受到组织结构带来的阻力，故扩散速度最慢，其扩散表现为各向异性，如图2-3所示。因此，通过追踪脑组织内水分子的运动轨迹，从而将脑组织的结构呈现出来。图2-2各向同性扩散示意图图2-3各向异性扩散示意图由于脑组织内水分子的各向异性扩散，使得水分子的扩散机制更加复杂，描述这种扩散机制有很多种模型，其中最具代表性的一种就是扩散张量模型。在扩散张量模型中，将水分子的扩散信息用一个扩散张量进行描述，可以很好地体现出水分子的各向异性扩散。扩散张量是一个33的对称正定矩阵，可描述成三维空间中的一个椭球，椭球的三个轴方向就是扩散张量矩阵的特征向量的方向，轴的大小就是特征向量对应的三个特征值。另外，利用6个不共线的扩散敏感梯度磁场方向和1个无扩散敏感梯度磁场获得的7幅图像，通过数学计算便可得到扩散张量矩阵的各个独立元素。作为DTI的基础，DWI正是利用水分子在不同组织中扩散的各向异性，来检测磁共振信号由于水分子扩散所引起的信号衰减，从而获得相应位置的组织结构特性。DWI序列最早是由Stejskal与Tanner描述的[38]，其原理如图2-4所示。
第二章DTI成像基础和噪声分析9沿着平行于纤维束的方向进行扩散，所以在该方向扩散最快，而在垂直方向上进行扩散时会受到组织结构带来的阻力，故扩散速度最慢，其扩散表现为各向异性，如图2-3所示。因此，通过追踪脑组织内水分子的运动轨迹，从而将脑组织的结构呈现出来。图2-2各向同性扩散示意图图2-3各向异性扩散示意图由于脑组织内水分子的各向异性扩散，使得水分子的扩散机制更加复杂，描述这种扩散机制有很多种模型，其中最具代表性的一种就是扩散张量模型。在扩散张量模型中，将水分子的扩散信息用一个扩散张量进行描述，可以很好地体现出水分子的各向异性扩散。扩散张量是一个33的对称正定矩阵，可描述成三维空间中的一个椭球，椭球的三个轴方向就是扩散张量矩阵的特征向量的方向，轴的大小就是特征向量对应的三个特征值。另外，利用6个不共线的扩散敏感梯度磁场方向和1个无扩散敏感梯度磁场获得的7幅图像，通过数学计算便可得到扩散张量矩阵的各个独立元素。作为DTI的基础，DWI正是利用水分子在不同组织中扩散的各向异性，来检测磁共振信号由于水分子扩散所引起的信号衰减，从而获得相应位置的组织结构特性。DWI序列最早是由Stejskal与Tanner描述的[38]，其原理如图2-4所示。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于结构张量和各向异性平滑的DTI去噪[J]. 刘帅奇,李鹏飞,安彦玲,扈琪,赵杰. 小型微型计算机系统. 2018(09)
[2]青壮年颞叶癫痫患者颞叶外脑结构的DTI研究[J]. 尹相媛,徐锐,李建龙,王瑞敏. 医学影像学杂志. 2017(09)
[3]基于弥散张量成像重建听神经瘤患者面神经的研究[J]. 于福超,苏少波,马俊,岳树源. 中华神经外科杂志. 2017 (05)
[4]去除磁共振成像图像莱斯噪声的加权扩散[J]. 贺建峰,陈勇,易三莉. 计算机应用. 2014(10)
[5]磁共振弥散加权成像诊断不同病理类型脑膜瘤[J]. 林艳飞,杨刚,吴越菲,王中秋. 中国医学影像技术. 2014(05)
[6]乳腺癌MR弥散加权成像研究进展[J]. 文洁,何光武. 医学影像学杂志. 2011(02)
[7]脑震荡综合征与功能性核磁共振成像[J]. 董宇为,周亮,崔德华,夏学巍,郭青,韩鸿滨,樊东升. 神经疾病与精神卫生. 2009 (06)
[8]大脑白质纤维磁共振弥散张量成像扫描参数研究[J]. 何光武,张贵祥,王斌,项华,何江波,成中意,汪守中. 中国中西医结合影像学杂志. 2008(03)
[9]脊髓型多发性硬化脑白质DTI直方图分析[J]. 于春水,李坤成,林富春,蒋田仔,朱朝,秦文. 医学影像学杂志. 2006(07)
[10]复发缓解型多发性硬化患者脑灰质弥散张量成像研究[J]. 于春水,李坤成,林富春,蒋田仔,孙虹,陈彪. 中华神经科杂志. 2006(04)
博士论文
[1]基于扩散张量成像的扩散张量估算及相关技术研究[D]. 易三莉.中南大学 2012
[2]DTI图像去噪方法研究[D]. 张相芬.上海交通大学 2008
硕士论文
[1]磁共振图像降噪处理的研究[D]. 张亚楠.北京交通大学 2016
[2]基于磁共振的大脑网络分析方法研究及其应用[D]. 潘正勇.电子科技大学 2010
本文编号：3582451
【文章来源】：河北大学河北省
【文章页数】：76 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
磁共振成像过程
第二章DTI成像基础和噪声分析9沿着平行于纤维束的方向进行扩散，所以在该方向扩散最快，而在垂直方向上进行扩散时会受到组织结构带来的阻力，故扩散速度最慢，其扩散表现为各向异性，如图2-3所示。因此，通过追踪脑组织内水分子的运动轨迹，从而将脑组织的结构呈现出来。图2-2各向同性扩散示意图图2-3各向异性扩散示意图由于脑组织内水分子的各向异性扩散，使得水分子的扩散机制更加复杂，描述这种扩散机制有很多种模型，其中最具代表性的一种就是扩散张量模型。在扩散张量模型中，将水分子的扩散信息用一个扩散张量进行描述，可以很好地体现出水分子的各向异性扩散。扩散张量是一个33的对称正定矩阵，可描述成三维空间中的一个椭球，椭球的三个轴方向就是扩散张量矩阵的特征向量的方向，轴的大小就是特征向量对应的三个特征值。另外，利用6个不共线的扩散敏感梯度磁场方向和1个无扩散敏感梯度磁场获得的7幅图像，通过数学计算便可得到扩散张量矩阵的各个独立元素。作为DTI的基础，DWI正是利用水分子在不同组织中扩散的各向异性，来检测磁共振信号由于水分子扩散所引起的信号衰减，从而获得相应位置的组织结构特性。DWI序列最早是由Stejskal与Tanner描述的[38]，其原理如图2-4所示。
第二章DTI成像基础和噪声分析9沿着平行于纤维束的方向进行扩散，所以在该方向扩散最快，而在垂直方向上进行扩散时会受到组织结构带来的阻力，故扩散速度最慢，其扩散表现为各向异性，如图2-3所示。因此，通过追踪脑组织内水分子的运动轨迹，从而将脑组织的结构呈现出来。图2-2各向同性扩散示意图图2-3各向异性扩散示意图由于脑组织内水分子的各向异性扩散，使得水分子的扩散机制更加复杂，描述这种扩散机制有很多种模型，其中最具代表性的一种就是扩散张量模型。在扩散张量模型中，将水分子的扩散信息用一个扩散张量进行描述，可以很好地体现出水分子的各向异性扩散。扩散张量是一个33的对称正定矩阵，可描述成三维空间中的一个椭球，椭球的三个轴方向就是扩散张量矩阵的特征向量的方向，轴的大小就是特征向量对应的三个特征值。另外，利用6个不共线的扩散敏感梯度磁场方向和1个无扩散敏感梯度磁场获得的7幅图像，通过数学计算便可得到扩散张量矩阵的各个独立元素。作为DTI的基础，DWI正是利用水分子在不同组织中扩散的各向异性，来检测磁共振信号由于水分子扩散所引起的信号衰减，从而获得相应位置的组织结构特性。DWI序列最早是由Stejskal与Tanner描述的[38]，其原理如图2-4所示。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于结构张量和各向异性平滑的DTI去噪[J]. 刘帅奇,李鹏飞,安彦玲,扈琪,赵杰. 小型微型计算机系统. 2018(09)
[2]青壮年颞叶癫痫患者颞叶外脑结构的DTI研究[J]. 尹相媛,徐锐,李建龙,王瑞敏. 医学影像学杂志. 2017(09)
[3]基于弥散张量成像重建听神经瘤患者面神经的研究[J]. 于福超,苏少波,马俊,岳树源. 中华神经外科杂志. 2017 (05)
[4]去除磁共振成像图像莱斯噪声的加权扩散[J]. 贺建峰,陈勇,易三莉. 计算机应用. 2014(10)
[5]磁共振弥散加权成像诊断不同病理类型脑膜瘤[J]. 林艳飞,杨刚,吴越菲,王中秋. 中国医学影像技术. 2014(05)
[6]乳腺癌MR弥散加权成像研究进展[J]. 文洁,何光武. 医学影像学杂志. 2011(02)
[7]脑震荡综合征与功能性核磁共振成像[J]. 董宇为,周亮,崔德华,夏学巍,郭青,韩鸿滨,樊东升. 神经疾病与精神卫生. 2009 (06)
[8]大脑白质纤维磁共振弥散张量成像扫描参数研究[J]. 何光武,张贵祥,王斌,项华,何江波,成中意,汪守中. 中国中西医结合影像学杂志. 2008(03)
[9]脊髓型多发性硬化脑白质DTI直方图分析[J]. 于春水,李坤成,林富春,蒋田仔,朱朝,秦文. 医学影像学杂志. 2006(07)
[10]复发缓解型多发性硬化患者脑灰质弥散张量成像研究[J]. 于春水,李坤成,林富春,蒋田仔,孙虹,陈彪. 中华神经科杂志. 2006(04)
博士论文
[1]基于扩散张量成像的扩散张量估算及相关技术研究[D]. 易三莉.中南大学 2012
[2]DTI图像去噪方法研究[D]. 张相芬.上海交通大学 2008
硕士论文
[1]磁共振图像降噪处理的研究[D]. 张亚楠.北京交通大学 2016
[2]基于磁共振的大脑网络分析方法研究及其应用[D]. 潘正勇.电子科技大学 2010
本文编号：3582451
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/shengwushengchang/3582451.html
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