基于高阶扩散张量成像算法的帕金森病例数据分析

发布时间：2017-07-20 21:09

  本文关键词：基于高阶扩散张量成像算法的帕金森病例数据分析

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【摘要】：以基于扩散张量成像(Diffusion Tensor Imaging,DTI)方法的各项异性(Fractional Anisotropy,FA)和平均弥散系数(Mean Diffusion,MD)值为指标研究黑质区域是帕金森综合症(Parkinson's Disease,PD)病理研究的新方法。但由于DTI方法存在无法重构复杂纤维的问题,该病理研究方法存在以下两个方面的问题:第一,DTI方法存在交叉区域纤维方向估计精度不高的问题,第二,帕金森综合症病理研究指标单一。本文针对以上两个问题,基于高阶张量纤维方向估计和病理研究指标进行深入研究并提出相应的解决办法。本文的主要工作和成果如下:1.针对DTI方法的纤维方向提取困难问题,提出高阶张量反卷积非负约束方法(Non-negative Constrainted High Order Tensor Deconvolution,HOT-SD)。采用模拟数据和实际数据与CT-FOD(Cartesian Tensor fiber orientation distributions)和球面反卷积(Constrained Spherical deconvolution,CSD)方法进行角度分辨率、角度误差和交叉区域对比实验。结果表明,HOT-SD方法具有更高角度分辨率和更强鲁棒性优势。2.为了获得基于HOT-SD模型的脑纤维结构重构效果,进行流线型确定性跟踪算法。模拟数据和实际临床数据与Q-ball(Q-ball Imaging)方法的对比结果表明,基于HOT-SD的确定性跟踪算法在脑纤维重构方面具有更强的稳定性。3.针对缺乏科学的病理研究方法问题,提出基于高角度分辨率扩散磁共振成像(High Angular Rusolution Diffusion Imaging,HARDI)的广义各项异性(Generalized Fractional Anisotropy,GFA)和纤维各项异性峰值(General Fractional Anisotropy Peak,GFApeak)以及基于纤维束的均方位移(Mean-squared Displacement,MSD)指标和纤维平均密度Density指标。重构黑质区域的脑纤维并将各项指标与DTI和Q-ball对比。假设检验法的分析结果表明,帕金森综合症患者在黑质区域表现出FA、GFA、GFApeak、MSD和Density存在显著性差异的特征。本文针对现有纤维方向估计和病理研究存在的问题进行讨论,并提出相应的解决办法。为了验证方法的可靠性,由华中科技大学同济医学院附属协和医院神经内科提供21例PD患者和16例健康人员数据,使用假设检验法分析各指标结果。结果表明HOT-SD方法在纤维方向估计方面具有更高角度角度分辨率和更强鲁棒性优势,本文采用的相关研究指标具有显著性差异,相比于基于DTI模型的病理研究方法在成像精度上有显著改善。
【关键词】：高阶扩散张量 球面反卷积 帕金森综合症 黑质 分析
【学位授予单位】：浙江工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：R742.5;TP391.41
【目录】：

• 摘要5-7
• abstract7-11
• 第1章 绪论11-17
• 1.1 研究背景及意义11-12
• 1.2 国内外研究现状12-15
• 1.2.1 高阶张量成像技术研究现状12-13
• 1.2.2 扩散张量磁共振成像技术应用现状13-15
• 1.3 本文研究内容及章节安排15-17
• 1.3.1 本文研究内容15
• 1.3.2 章节安排15-17
• 第2章 扩散张量磁共振成像技术17-23
• 2.1 扩散张量磁共振成像技术17-19
• 2.1.1 扩散加权成像技术17-18
• 2.1.2 扩散张量成像技术18
• 2.1.3 扩散张量模型18-19
• 2.2 分析方法19-21
• 2.2.1 DTI分析指标19-20
• 2.2.2 HARDI分析指标20-21
• 2.2.3 基于脑纤维的量化分析21
• 2.3 MRI病理研究方法21-22
• 2.3.1 感兴趣区域法21-22
• 2.3.2 基于体素的分析法22
• 2.4 本章小结22-23
• 第3章 高阶张量反卷积非负约束成像算法23-36
• 3.1 高阶张量模型23-24
• 3.2 高阶张量反卷积非负约束的纤维方向分布估计方法24-35
• 3.2.1 高阶张量球面反卷积模型24-25
• 3.2.2 非负约束的自适应Tikhonov正则化调整25-26
• 3.2.3 仿真数据实验26-33
• 3.2.4 临床数据实验33-35
• 3.3 本章小结35-36
• 第4章 基于高阶扩散张量算法的脑纤维三维重构36-43
• 4.1 流线型跟踪方法36-38
• 4.1.1 理论基础36-38
• 4.1.2 算法条件38
• 4.2 基于高阶反卷积非负约束成像算法的流线型跟踪实验38-42
• 4.2.1 仿真数据实验38-40
• 4.2.2 临床数据实验40-42
• 4.3 本章小结42-43
• 第5章 帕金森综合症黑质区域分析43-58
• 5.1 临床数据43-44
• 5.1.1 数据来源43
• 5.1.2 数据获取43-44
• 5.2 研究方法44-50
• 5.2.2 基于体素的分析法45-47
• 5.2.3 纤维束分析法47-48
• 5.2.4 量化分析方法48-50
• 5.3 实验及分析50-56
• 5.3.1 纤维重构实验50-53
• 5.3.2 量化统计实验53-54
• 5.3.3 指标分析结果54-56
• 5.3.4 综合讨论56
• 5.4 本章小结56-58
• 第6章 结论与展望58-60
• 6.1 结论58-59
• 6.2 展望59-60
• 参考文献60-63
• 致谢63-64
• 攻读学位期间参加的科研项目和成果64

【共引文献】

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本文编号：569987