基于DTI的脑组织分割与各向异性电导率计算模型的研究

发布时间：2020-10-22 16:08

　　 扩散张量成像(diffusion tensor imaging, DTI)技术不但对探索脑神经工作规律与研究脑认知功能具有重要的科学意义,而且在临床实践中也具有很大的应用价值。扩散张量成像通过测量组织内水分子的自扩散系数来进行成像。相比于一般核磁共振成像,扩散张量成像能够提供更多关于生理组织结构非对称分布的信息。本论文着眼于扩散张量成像技术在脑电研究中的应用,主要进行了以下几方面的研究： 根据脑不同组织内水分子扩散的特点,提出了把脑内部组织分割成灰质、白质、脑脊液的新方法：即对脑脊液采用张量特征值阀值分割法,对白质与灰质采用3-D不变参数K均值聚类分割算法。并采用该方法对病人DTI图像数据进行了实际计算验证,得到了令人满意的结果。由于DTI图像本质上为一张量空间,它的准确分割需要高效率算法与脑组织内水分子扩散特性先验知识的有机结合。 扩散张量成像通过测量脑组织内水分子扩散系数而对生理组织进行成像,是目前唯一非侵入获取白质纤维束结构信息的重要手段。本论文首先利用部分各向异性参数阀值分割法去除灰质与脑脊液而把白质从DTI图像中分割出来,再利用扩展图割切算法对白质进行纤维束胼胝体结构进行分割。利用扩展图割切算法进行张量空间的分割,需要选择合适的张量相似核函数。 为了对脑白质纤维束进行三维走向跟踪,本论文提出一种基于移动最小二乘法的纤维束三维曲线走向跟踪算法,首先根据磁场梯度表与b值把扩散加权数据转换为扩散张量数据并进行高斯滤波,以三次样条函数为权函数对扩散张量数据进行拟合,从感兴趣区域(region of interest, ROI)出发在纤维束弯曲角度与特定步长限制条件下进行走向跟踪。最后对病人脑DTI数据进行计算,结果表明该算法能够准确快速地对胼胝体纤维束三维走向进行宏观上的跟踪。 组织内水分子扩散特性的研究不仅对脑生理解剖结构信息的获取具有极其重要的意义,而且对于脑组织各向异性电导率的计算也有重要的价值。脑组织电导率在脑电研究中是一个重要参数。为了获取脑组织各向异性电导率,本论文利用扩散加权成像技术,从电化学角度出发,提出了基于Stokes-Einstein与Nernst-Einstein方程的计算脑组织各向异性电导率的新方法。本论文在人体DTI实验数据上采用新方法作了计算,并且把结果与不同脑组织(白质、灰质、脑脊液)的经验电脑率值进行了对比。此新方法的基础是扩散张量数据,在扩散张量成像实验中施加适当的扩散加权时间是影响结果准确性的重要因素。最后,采用偶极子源模型计算与分析了白质电导率各向异性对头皮电位分布的影响,并与Wolters体积约束模型做了对比分析。
【学位单位】：浙江大学
【学位级别】：博士
【学位年份】：2009
【中图分类】：R445.2
【文章目录】：
致谢
摘要
Abstract
目录
第1章 绪论
    1.1 引言
    1.2 无损成像技术
    1.3 脑电成像
        1.3.1 脑电产生机理
        1.3.2 头模型构造
        1.3.3 脑电位数值计算方法
    1.4 脑组织分割
    1.5 脑组织电导率
    1.6 论文的结构安排
第2章 磁共振扩散张量成像
    2.1 引言
    2.2 核磁共振成像
        2.2.1 切片选择磁场梯度
        2.2.2 空间频率编码
        2.2.3 空间相位编码
        2.2.4 脉冲序列
    2.3 扩散张量成像
        2.3.1 水分子的扩散
        2.3.2 扩散张量成像原理
    2.4 扩散张量成像的应用
    2.5 本章小结
第3章 基于DTI的脑组织分割
    3.1 引言
    3.2 DTI白质分割
        3.2.1 聚类算法过程
        3.2.2 聚类分割结果
    3.3 胼胝体分割
        3.3.1 图割切方法
        3.3.2 胼胝体分割结果
    3.4 本章小结
第4章 白质纤维束走向跟踪
    4.1 引言
    4.2 移动最小二乘法方法
    4.3 白质纤维跟踪结果
    4.4 本章小结
第5章 脑组织电导率张量
    5.1 引言
    5.2 计算扩散张量
    5.3 扩散张量与电导率张量的关系
    5.4 计算电导率张量的新模型
    5.5 新模型计算结果
    5.6 各向异性电导率对头皮电位影响
        5.6.1 各向异性电导率EEG正问题
        5.6.2 一阶有限元方法
        5.6.3 方法验证
        5.6.4 活动源模型与头模型
        5.6.5 仿真计算结果
        5.6.6 不同模型比较
    5.7 本章小结
第6章 结论与展望
    6.1 全文总结
    6.2 工作展望
参考文献
作者简历
攻读博士学位期间发表的学术论文
攻读博士学位期间参与的科研项目

【参考文献】

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本文编号：2851816