基于多梯度方向扩散张量成像的脑神经纤维可视化研究

发布时间：2020-04-08 20:12

【摘要】：扩散张量成像(DTI)是一种非侵入的可以无创的研究大脑结构的成像技术。通过表达大脑白质区水分子扩散的各向异性特点,来研究大脑神经的纤维走向及三维形态。本课题研究在国家自然科学基金的支持下,针对在扩散梯度方向个数为6时,扩散张量成像图像质量低等问题,结合扩散张量理论及可视化技术,进行多梯度方向的扩散张量可视化及神经纤维三维重建的研究,主要研究内容如下: 首先,通过了解DTI成像发展历程、原理及国内外研究现状,提出本研究的主要研究内容和框架; 其次,针对多梯度方向扩散张量成像的特点,运用多元线性回归方法求解多梯度方向的扩散张量矩阵;通过计算扩散梯度矩阵条件数,与传统的6扩散梯度方向的梯度矩阵条件数进行比较,评价扩散梯度方向的个数对成像质量的影响;再次,针对扩散张量的算法要求进行实验设计及参数选择。针对图像前期处理的需要,对多种核磁图像的滤波方法进行对比研究,最终确定高斯滤波方法作为本研究的主要处理方法,并进行相应的图像处理工作; 最后,使用VTK软件包结合VC编程完成多梯度方向扩散张量成像的三维可视化,对比椭球体图元及圆柱体图元的显示特点,实现多梯度方向的扩散张量可视化结果与6个梯度方向、14个梯度方向的扩散向张量可视化结果的对比,展现多梯度方向扩散张量成像的优越性,并对神经纤维进行了三维重建。 本研究完成了多扩散梯度方向的扩散张量可视化研究,并进行了初步的脑神经的三维重建,将可视化结果与人体大脑的真实解剖图进行比较,验证了研究结果的正确性,为课题后期的脑部神经纤维重建工作奠定良好的理论基础。
【图文】：

表现扩散系数

均值滤波
【学位授予单位】：天津大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2010
【分类号】：R445.2

【参考文献】

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本文编号：2619785