基于真實(shí)頭模型的tDCS仿真及優(yōu)化系統(tǒng)研究
發(fā)布時(shí)間:2021-09-24 22:06
隨著非侵入腦刺激(non-invasive brain stimulation,NIBS)技術(shù)的發(fā)展,經(jīng)顱直流電刺激(transcranial direct current stimulation,tDCS)這項(xiàng)看似簡單的刺激手段,正被廣泛地應(yīng)用于各種領(lǐng)域,包括神經(jīng)障礙、神經(jīng)康復(fù)和認(rèn)知增強(qiáng),研究發(fā)現(xiàn),tDCS對改善人類各種形式的學(xué)習(xí)效果都有著一定的作用,tDCS在誘導(dǎo)突觸的可塑性上,具有明顯的優(yōu)勢,陽極刺激對于神經(jīng)元細(xì)胞興奮性的調(diào)節(jié)以及陰極刺激對于神經(jīng)元細(xì)胞抑制性的作用已被證實(shí)為經(jīng)顱電刺激(transcranial current stimulation,tCS)的刺激機(jī)制。然而,由于tDCS的作用過程會誘發(fā)顱內(nèi)復(fù)雜的電場分布,且電極參數(shù)、電極配置、人的大腦結(jié)構(gòu)的差異性等因素也會使得刺激結(jié)果具有很大的差異,這也是影響刺激的準(zhǔn)確度的重要因素。本論文基于實(shí)現(xiàn)tDCS的靶向性刺激,提升刺激的精確度的目的,首先通過建立真實(shí)頭模型的方法,研究了各個(gè)電極配置下的電場分布特性情況,并結(jié)合此項(xiàng)研究結(jié)果,對整個(gè)大腦進(jìn)行電極配置優(yōu)化,希望在刺激目標(biāo)腦區(qū)的條件下,獲得更好的刺激電極組合和注入電流的強(qiáng)度,從而...
【文章來源】:西安電子科技大學(xué)陜西省 211工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:66 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
正負(fù)電極刺激對神經(jīng)元靜息電位的影響
(www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm)工具包的 nii 數(shù)據(jù),在轉(zhuǎn)換后的文件中,除原始文件外,可獲得保留了完整的頭部信息的文件與切除大腦以外區(qū)域的兩個(gè)文件,為了保證后續(xù)研究結(jié)果的準(zhǔn)確性與完整性,選取了保留完整頭部信息的 nii 文件,為下一步的模型構(gòu)建工作做準(zhǔn)備。2.2.3 磁共振圖像的分割圖像的分割采用 Matlab 下的 SPM12 工具包對 T1 像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。SPM12 圖像分割以高斯混合模型為基礎(chǔ),高斯混合模型是廣泛應(yīng)用于組織分類的算法。在分割腦組織的過程中,通過對影像數(shù)據(jù)的體素級處理,提取各個(gè)組織的特異性,從而得到各個(gè)組織結(jié)構(gòu)的先驗(yàn)概率(該概率通常由對參與實(shí)驗(yàn)者的大量計(jì)算獲得,SPM12 工具包中,分別包含了亞洲人與歐洲人的模型),并結(jié)合圖像配準(zhǔn)等,完成組織分割,通過這樣的分割,得到了頭部的各個(gè)腦組織的初步成分,如圖 2.1 所示,為分割得到的各組織基礎(chǔ)圖像,從左到右依次為:頭皮、顱骨、灰質(zhì)(greymatter,GM)、白質(zhì)(whitematter,WM)、腦脊液(cerebrospinal fluid,CSF)。
1)能夠按照結(jié)構(gòu)的復(fù)雜程度,建立自適應(yīng)性的四面體、六面體混合優(yōu)化模型;2)能夠采用水平集方法有效地分割出磁共振成像(magnetic resonance imagingMRI)中的不同組織結(jié)構(gòu);3)能夠?qū)⒉煌哪P妥顑?yōu)化地拼接在一起,設(shè)置接觸部位無縫、無重疊;4)可適用于具有復(fù)雜邊界的幾何實(shí)體,并得到高保真度和精確性的表面重建模型;5)采用了獨(dú)特的劃分網(wǎng)格技術(shù),并可同時(shí)進(jìn)行網(wǎng)格質(zhì)量檢測和修復(fù)錯(cuò)誤。在本次建模中,即利用此軟件實(shí)現(xiàn)頭模型的建立。在該軟件中主要分成以下三個(gè)部分:1)ScanIP:主要負(fù)責(zé)完成圖像的處理、分割、圖像可視化和測量;2)ScanCAD:主要完成各部分模型的組合,準(zhǔn)確地形成自適應(yīng)網(wǎng)格與可視化。3)ScanFE:通過自動化、穩(wěn)健的多部分體 FE&CFD 網(wǎng)格算法實(shí)現(xiàn)模型的網(wǎng)格化過程。三者之間在使用過程中的關(guān)系如圖 2.2 所示。ScanIPCAD,STLCT,MRI
本文編號:3408518
【文章來源】:西安電子科技大學(xué)陜西省 211工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:66 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
正負(fù)電極刺激對神經(jīng)元靜息電位的影響
(www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm)工具包的 nii 數(shù)據(jù),在轉(zhuǎn)換后的文件中,除原始文件外,可獲得保留了完整的頭部信息的文件與切除大腦以外區(qū)域的兩個(gè)文件,為了保證后續(xù)研究結(jié)果的準(zhǔn)確性與完整性,選取了保留完整頭部信息的 nii 文件,為下一步的模型構(gòu)建工作做準(zhǔn)備。2.2.3 磁共振圖像的分割圖像的分割采用 Matlab 下的 SPM12 工具包對 T1 像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。SPM12 圖像分割以高斯混合模型為基礎(chǔ),高斯混合模型是廣泛應(yīng)用于組織分類的算法。在分割腦組織的過程中,通過對影像數(shù)據(jù)的體素級處理,提取各個(gè)組織的特異性,從而得到各個(gè)組織結(jié)構(gòu)的先驗(yàn)概率(該概率通常由對參與實(shí)驗(yàn)者的大量計(jì)算獲得,SPM12 工具包中,分別包含了亞洲人與歐洲人的模型),并結(jié)合圖像配準(zhǔn)等,完成組織分割,通過這樣的分割,得到了頭部的各個(gè)腦組織的初步成分,如圖 2.1 所示,為分割得到的各組織基礎(chǔ)圖像,從左到右依次為:頭皮、顱骨、灰質(zhì)(greymatter,GM)、白質(zhì)(whitematter,WM)、腦脊液(cerebrospinal fluid,CSF)。
1)能夠按照結(jié)構(gòu)的復(fù)雜程度,建立自適應(yīng)性的四面體、六面體混合優(yōu)化模型;2)能夠采用水平集方法有效地分割出磁共振成像(magnetic resonance imagingMRI)中的不同組織結(jié)構(gòu);3)能夠?qū)⒉煌哪P妥顑?yōu)化地拼接在一起,設(shè)置接觸部位無縫、無重疊;4)可適用于具有復(fù)雜邊界的幾何實(shí)體,并得到高保真度和精確性的表面重建模型;5)采用了獨(dú)特的劃分網(wǎng)格技術(shù),并可同時(shí)進(jìn)行網(wǎng)格質(zhì)量檢測和修復(fù)錯(cuò)誤。在本次建模中,即利用此軟件實(shí)現(xiàn)頭模型的建立。在該軟件中主要分成以下三個(gè)部分:1)ScanIP:主要負(fù)責(zé)完成圖像的處理、分割、圖像可視化和測量;2)ScanCAD:主要完成各部分模型的組合,準(zhǔn)確地形成自適應(yīng)網(wǎng)格與可視化。3)ScanFE:通過自動化、穩(wěn)健的多部分體 FE&CFD 網(wǎng)格算法實(shí)現(xiàn)模型的網(wǎng)格化過程。三者之間在使用過程中的關(guān)系如圖 2.2 所示。ScanIPCAD,STLCT,MRI
本文編號:3408518
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