基于弥散张量成像的神经胶质瘤生理机制基础研究
发布时间:2019-07-29 14:42
【摘要】:神经胶质瘤是最常见的颅内肿瘤,也是最难以治愈的一种脑部肿瘤。影像学在胶质瘤诊断中占有非常重要的地位,但是常规的影像手段在肿瘤诊断、治疗方案的制定及其治疗后效果的评估方面,往往具有滞后性和主观判断局限性。神经胶质瘤具有浸润性生长特点,常常引起脑组织的细胞结构和水分子发生变化,从而导致脑区周围水分子的弥散程度和方向发生改变。磁共振弥散张量成像(diffusion tensor imaging,DTI)是目前在活体上测量水分子弥散运动、描述以及研究水分子的弥散各向异性的唯一方法,可以为神经胶质瘤组织的病理生理机制研究提供一种安全而有效的研究手段。 本研究基于弥散张量成像技术,在分析胶质瘤患者局部区域的纤维束结构和弥散参数变化的基础上,构建基于纤维束分布的大脑小世界网络。同时分别从弥散张量参数以及脑结构网络特性两个角度对患者大脑局部特性和全局特性的改变进行研究,深层次地从大脑内部复杂的网络特性以及传递信息等方面来探讨神经胶质瘤的病理生理机制。论文主要研究内容及创新点如下: 一、采用定量参数分析方法对神经胶质瘤的病理特性进行研究。首先采用三线性插值和刚性配准相结合的方法进行头部校正和涡流校正;然后将DTI图像与高斯核函数进行卷积实现对图像的空间平滑;最后设定两个感兴趣区域(Region of Interest,ROI)作为起始区域,保留经过这两个区域的追踪结果,量化两个区域的弥散信息。初步结果显示定量分析方法具有定性、定量判断肿瘤性质的能力,并从大脑局域性角度解释了胶质瘤患者病理生理机制。 二、采用小世界网络分析方法研究神经胶质瘤患者大脑复杂网络特性的改变。论文从网络的整体拓扑特性方面分析了胶质瘤患者的脑结构网络相比正常人的改变情况,对比正常被试,患者脑结构网络的小世界属性及网络容错能力明显下降,同时网络中功能连接的度分布均呈异质性较明显的指数截断幂律分布。同时胶质瘤患者组的信息传输最大的脑功能区域发生转移,且存在语言功能区和感觉功能区等区域的缺失。初步结果显示小世界网络分析法可检测出胶质瘤患者的脑功能网络异常,从而有助于胶质瘤病理生理机制的探索。
【图文】:
如图 3.2 所示。图 3. 2 弥散张量各分量图3.2 弥散张量的定量参数3.2.1 弥散张量的迹(Trace)弥散是一个三维立体的运动过程,其水分子在空间内各个方向运动是各不相同的,即各向异性。理论上,弥散张量矩阵 D 可以用来表述各向异性弥散运动,即xx xy xzyx yy yzzx zy zzD D DD D D DD D D (3.9)xxD ,yyD ,,zzD 是矩阵中对角线的元素,体现了成像方向和弥散梯度平行时水分子间相互运动情况,非对角线元素xyD 、xzD 、yzD 则体现了成像方向和弥散梯度垂直时水分子间相互运动情况。同时张量矩阵通常是正定矩阵,即ij jiD D。弥散张量迹的计算公式为:xx yy zzT(r D) D D D(3.10)弥散张量迹不受磁场内被试的体位和方向影响,具有较低的背景噪声特点,并且不存在偏倚性。同时,它还具有较低的一致性,即在同一个体的正常脑白
图 3. 3 弥散张量 D 的特征向量和特征值对应的椭助数学表达式,对弥散张量进行对角化处理。计11 2 3 1 2 3 , , , , 0 xz yzDD D e e e e e e ( )=( )
【学位授予单位】:南京航空航天大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2013
【分类号】:R310;R739.41
本文编号:2520567
【图文】:
如图 3.2 所示。图 3. 2 弥散张量各分量图3.2 弥散张量的定量参数3.2.1 弥散张量的迹(Trace)弥散是一个三维立体的运动过程,其水分子在空间内各个方向运动是各不相同的,即各向异性。理论上,弥散张量矩阵 D 可以用来表述各向异性弥散运动,即xx xy xzyx yy yzzx zy zzD D DD D D DD D D (3.9)xxD ,yyD ,,zzD 是矩阵中对角线的元素,体现了成像方向和弥散梯度平行时水分子间相互运动情况,非对角线元素xyD 、xzD 、yzD 则体现了成像方向和弥散梯度垂直时水分子间相互运动情况。同时张量矩阵通常是正定矩阵,即ij jiD D。弥散张量迹的计算公式为:xx yy zzT(r D) D D D(3.10)弥散张量迹不受磁场内被试的体位和方向影响,具有较低的背景噪声特点,并且不存在偏倚性。同时,它还具有较低的一致性,即在同一个体的正常脑白
图 3. 3 弥散张量 D 的特征向量和特征值对应的椭助数学表达式,对弥散张量进行对角化处理。计11 2 3 1 2 3 , , , , 0 xz yzDD D e e e e e e ( )=( )
【学位授予单位】:南京航空航天大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2013
【分类号】:R310;R739.41
【参考文献】
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本文编号:2520567
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