基于扩散张量图像的脑白质纤维跟踪方法研究

发布时间：2017-05-03 08:08

  本文关键词：基于扩散张量图像的脑白质纤维跟踪方法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：人的大脑中存在着大量的神经纤维,它们的分布错综复杂,直径微小。由于纤维的分布情况可帮助医生诊断神经方面的疾病,并在脑部手术中起到一定的导航作用,因此能够准确重建人脑内的神经纤维具有重大的科研和实际应用意义。目前,利用磁共振扩散张量成像方法重建脑白质内的神经纤维逐渐成为该领域内的研究热点。神经纤维跟踪是一种直观的扩散张量图像显示方法,它是基于扩散张量数据计算得到每个体素的扩散张量及其相关参数,并按一定规则对脑部白质神经纤维进行跟踪的纤维重建方法。纤维跟踪的过程分为两个部分：参数计算和跟踪模型的确定。参数计算是纤维跟踪的基础,包括根据扩散加权图像数据集计算得到的扩散张量数据以及扩散张量的导出量的计算(如特征值、特征向量、分量各向异性值等参数)。跟踪模型的确定是纤维跟踪方法的关键,因为它的好坏将直接影响跟踪结果的好坏。针对神经纤维跟踪的研究主要集中于两个问题,一个问题是怎样更好地识别交叉和分叉的纤维,使得跟踪出的纤维更准确更平滑,另一个问题是如何实现纤维重建的快速性,以保证医生诊断的时效性,能够更快地诊断出神经方面的疾病。本文对扩散张量图像的神经纤维跟踪方法展开研究。首先,对扩散张量及其导出量的计算进行了研究,得到纤维跟踪过程中需要的相关参数；然后,深入研究FACT算法、Tensorline算法、VCT算法和概率跟踪算法,分析它们的特点及其在纤维跟踪过程中存在的问题,并针对这些问题提出更准确、更快速的新的纤维跟踪算法。最后,通过实验对各种神经纤维跟踪算法进行比较：包括通过采用从同一种子点进行跟踪的实验来验证各跟踪算法的分叉纤维的识别能力；采用相同算法不同参数的实验对各算法的跟踪效率进行验证；通过整体跟踪效果的比较验证各算法的纤维跟踪能力。根据实验结果及分析,我们所提出的方法能够识别更多交叉和分叉的纤维,提高纤维跟踪效率,更好地反映脑白质内神经纤维的分布情况。
【关键词】：核磁共振成像 扩散张量 分量各向异性 纤维跟踪 概率跟踪方法
【学位授予单位】：昆明理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：R445.2;R338
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-16
• 1.1 研究背景和研究意义10-11
• 1.2 国内外研究现状11-13
• 1.3 本课题主要研究内容13
• 1.4 论文结构13-16
• 第2章 磁共振扩散张量成像16-28
• 2.1 扩散及核磁共振成像16-21
• 2.1.1 扩散16-17
• 2.1.2 核磁共振原理17-18
• 2.1.3 扩散对核磁共振信号的影响18-21
• 2.2 扩散张量成像21-23
• 2.2.1 扩散加权成像21-22
• 2.2.2 扩散张量成像22-23
• 2.3 扩散张量参数23-28
• 2.3.1 扩散张量D23-24
• 2.3.2 平均扩散率24-25
• 2.3.3 各向异性参数25-28
• 第3章 神经纤维跟踪算法28-40
• 3.1 纤维连续跟踪算法28-31
• 3.1.1 FACT算法的原理28-30
• 3.1.2 FACT算法的特点30-31
• 3.2 张量线算法31-32
• 3.2.1 Tensorline算法的原理31-32
• 3.2.2 Tensorline算法的特点32
• 3.3 向量选择算法32-34
• 3.3.1 VCT算法的原理33-34
• 3.3.2 VCT算法的特点34
• 3.4 概率跟踪算法34-37
• 3.4.1 概率跟踪算法的原理35-37
• 3.4.2 概率跟踪算法的特点37
• 3.5 基于阈值的快速概率跟踪算法37-40
• 第4章 神经纤维重建实验及结果分析40-54
• 4.1 实验数据40-41
• 4.2 实验方法41-42
• 4.3 实验讨论与分析42-54
• 4.3.1 分叉识别能力的验证42-46
• 4.3.2 跟踪效率的验证46-49
• 4.3.3 整体效果比较49-53
• 4.3.4 实验分析53-54
• 第5章 总结与展望54-56
• 致谢56-58
• 参考文献58-62
• 附录A (发表的论文和科研情况说明)62

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前7条

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  本文关键词：基于扩散张量图像的脑白质纤维跟踪方法研究，，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：342647