發(fā)布時(shí)間：2020-12-18 09:12

　　擴(kuò)散張量成像(Diffusion tensor imaging,DTI)是一種廣泛使用的腦成像方法,在大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究和醫(yī)學(xué)診斷及治療方面具有非常重要的作用。由于受到成像機(jī)制的限制,DTI圖像受噪聲的干擾較為嚴(yán)重。DTI圖像中的噪聲一方面會使得圖像中的信號產(chǎn)生不同類別的偏差,另一方面會導(dǎo)致DTI圖像出現(xiàn)失真,在一定程度上限制了DTI的發(fā)展與應(yīng)用,因此研究新的DTI圖像去噪算法對DTI圖像的后期應(yīng)用具有非常重要的意義。DTI圖像去噪的方法可概括為三種:第一種是對DTI圖像直接去噪,該類算法雖然可以有效地濾除DTI圖像中的噪聲,但卻出現(xiàn)了邊界模糊的現(xiàn)象。第二種是對擴(kuò)散張量的特征信息進(jìn)行處理,這類方法雖然在一定程度上緩解了邊界模糊現(xiàn)象,但濾波后的結(jié)果也是不盡人意。第三種方法是對擴(kuò)散張量估計(jì)的同時(shí)進(jìn)行濾波,該類方法明顯降低了DTI圖像中的噪聲并且可以實(shí)現(xiàn)邊界保留,但算法的計(jì)算量較大并且耗時(shí)較多。針對上述諸多算法存在的局限性,為了減少噪聲對DTI圖像的影響,并且實(shí)現(xiàn)對DTI圖像的邊緣結(jié)構(gòu)信息進(jìn)行有效地保留,本文結(jié)合結(jié)構(gòu)張量、黎曼幾何框架及復(fù)剪切波變換的相關(guān)知識,提出了三種新的DTI圖像去噪算法。... 

【文章來源】：河北大學(xué)河北省

【文章頁數(shù)】：64 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

各向同性擴(kuò)散示意圖

第二章 DTI 成像基礎(chǔ)是該方向的擴(kuò)散速率是最快的，而在垂直于纖維束的方向上進(jìn)，其擴(kuò)散表現(xiàn)為各向異性，如圖 2-3 所示。大腦中的腦脊液和子的含量存在差異，所以水分子在不同的腦組織中表現(xiàn)出來的而為大腦的擴(kuò)散張量成像提供了物理基礎(chǔ)。圖 2-2 各向同性擴(kuò)散示意圖

DTI 圖像的提取量可以有效地將圖像中結(jié)構(gòu)信息突中，我們將利用結(jié)構(gòu)張量這一特性緣輪廓區(qū)域與平坦光滑區(qū)域，為后面對結(jié)構(gòu)張量的定義，為了方便表示陣 E 的行列式 K det E 和跡 H 像的均勻平坦區(qū)域和邊緣輪廓區(qū)域像的均勻平坦區(qū)域；當(dāng) H 0& K 像信息算法示意圖如圖 3-1 所示。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]磁共振彌散張量成像在帕金森病診斷中的價(jià)值[J]. 滕佳岐,李坤成.  中國CT和MRI雜志. 2018(03)
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[8]Stein方程數(shù)值解的黎曼梯度算法[J]. 段曉敏,趙新玉,孫華飛.  北京理工大學(xué)學(xué)報(bào). 2016(02)
[9]緊密系數(shù)耦合非線性結(jié)構(gòu)張量的圖像修復(fù)算法研究[J]. 李敏,劉悅.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究. 2016(11)
[10]DTI腦連接組在大腦疾病方面的研究進(jìn)展[J]. 林嵐,付振榮,張柏雯,賓光宇,高宏建,吳水才.  中國醫(yī)療設(shè)備. 2015(06)

博士論文
[1]DTI圖像去噪方法研究[D]. 張相芬.上海交通大學(xué) 2008

碩士論文
[1]基于模糊聚類的人腦MR圖像分割算法及纖維追蹤研究[D]. 劉絮雨.上海師范大學(xué) 2018
[2]磁共振圖像降噪處理的研究[D]. 張亞楠.北京交通大學(xué) 2016
[3]基于磁共振的大腦網(wǎng)絡(luò)分析方法研究及其應(yīng)用[D]. 潘正勇.電子科技大學(xué) 2010



本文編號：2923748