隨著我國老齡化進(jìn)程的加快,帕金森疾�。≒arkinson’s Disease,PD）作為一種老年人群中高發(fā)的神經(jīng)退行性疾病,由于治療手段尚不成熟,其運(yùn)動障礙性為病人親屬乃至社會帶來巨大的生活壓力與經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)。所以,針對PD的診斷及分析方法研究有著重要的指引價值。近年來,基底節(jié)運(yùn)動環(huán)路被證實(shí)與PD運(yùn)動障礙性密切相關(guān),然而該環(huán)路上具體的PD疾病機(jī)制仍未完全闡明,且關(guān)于該環(huán)路病理改變的研究更多是在小鼠等動物上建立相應(yīng)的疾病模型以實(shí)驗(yàn)的形式展開,缺乏統(tǒng)一、完善的基于腦影像的分析方法,使得最有可能為診斷供穩(wěn)定、有效病理特征的基底節(jié)運(yùn)動環(huán)路并不能發(fā)揮其應(yīng)有的作用。出于對基底節(jié)運(yùn)動環(huán)路相關(guān)研究方法的局限性的考慮,本文針對PD出一種基于腦影像的基底節(jié)運(yùn)動環(huán)路分析方法。本文從磁共振影像（Magnetic Resonance Imaging,MRI）入手,開展基底節(jié)運(yùn)動環(huán)路分割與取方法研究,建立了基于MRI的基底節(jié)運(yùn)動環(huán)路分割方法,能夠?qū)崿F(xiàn)基底節(jié)運(yùn)動環(huán)路各腦區(qū)精準(zhǔn)分割以及量化參數(shù)的取。在此基礎(chǔ)上,考慮到單個腦區(qū)中不同亞區(qū)的差異性,本文出了基于MRI的紋狀體前中后亞分區(qū)算法,實(shí)現(xiàn)基底節(jié)運(yùn)動環(huán)路中紋狀體區(qū)域的進(jìn)... 

【文章來源】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校 985工程院校

【文章頁數(shù)】：66 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

原始MRI/T1圖像及基于

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工程碩士學(xué)位論文-11-a）MRI/T1原始圖像b）基底節(jié)環(huán)路各腦區(qū)c）基底節(jié)環(huán)路各腦區(qū)三維展示圖2-2原始MRI/T1圖像及基底節(jié)運(yùn)動環(huán)路分割結(jié)果展示2.2.2基底節(jié)運(yùn)動環(huán)路各腦區(qū)體積參數(shù)提取及分析一般來說，圖像配準(zhǔn)及分割需要對最終得到的結(jié)果進(jìn)行分割準(zhǔn)確度的量化分析，在醫(yī)療影像領(lǐng)域往往沒有腦區(qū)劃分邊界的“金標(biāo)準(zhǔn)”，通常是將分割結(jié)果同專家醫(yī)生人工標(biāo)注后的標(biāo)簽對比進(jìn)行檢驗(yàn)。然而，醫(yī)生標(biāo)注結(jié)果也存在一定的誤差且每一幅三維MRI影像就需要標(biāo)注100余層，為了驗(yàn)證分割方法的可行性可能需要手動標(biāo)注100余例被試近萬層圖像，這將消耗大量的人力、物力。為了應(yīng)對上述問題，考慮到分割的目的是為了更好地輔助后續(xù)的量化分析工作，同時PD存在較為明顯的形態(tài)學(xué)改變病理特征，本文展開基于分割結(jié)果的基底節(jié)運(yùn)動環(huán)路各腦區(qū)體積參數(shù)取及分析工作，在驗(yàn)證本文分割結(jié)果準(zhǔn)確性的同時研究腦區(qū)體積參數(shù)所能展示出基底節(jié)運(yùn)動環(huán)路上的PD疾病機(jī)制。首先，本文將基底節(jié)運(yùn)動環(huán)路的分割流程編撰成可以批量處理大量數(shù)據(jù)的形式，并將所有待處理的數(shù)據(jù)完成基底節(jié)運(yùn)動環(huán)路的分割。本節(jié)所使用數(shù)

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工程碩士學(xué)位論文-13-分析結(jié)果顯示基底節(jié)環(huán)路部分腦區(qū)與PD表現(xiàn)出了極高的相關(guān)性。此外，PD分組的殼核均值小于HC分組，但方差要大于HC分組，該結(jié)果與PD患者紋狀體區(qū)域中殼核區(qū)域萎縮的病理特征相契合，證實(shí)了該疾病機(jī)制的合理性，也在一定意義上檢驗(yàn)了本文出的分割方法的準(zhǔn)確性，同時也說明基底節(jié)運(yùn)動環(huán)路中部分腦區(qū)的體積參數(shù)有可能作為PD患者與正常人分類的參考依據(jù)。圖2-4殼核左右腦雙變量Pearson相關(guān)分析散點(diǎn)圖為了進(jìn)一步驗(yàn)證本文分割方法的有效性以及殼核區(qū)域體積參數(shù)用于生成PD分類器的可能性，本節(jié)首先展開了殼核左右側(cè)雙變量Pearson相關(guān)性分析，如圖2-4所示。相關(guān)性分析結(jié)果表明，殼核左右腦區(qū)在0.01水平（雙側(cè)）上顯著相關(guān)，且相關(guān)性為正相關(guān)，這說明本文的分割方法較為穩(wěn)定且對于腦區(qū)左右兩側(cè)的分割精度水平是相當(dāng)?shù)摹４送�，圖2-4清晰地顯示出PD分組較HC分組明顯偏向于左下方，且圖中左下角有一些屬于PD分組的離散的點(diǎn)，這些點(diǎn)體現(xiàn)了PD患者殼核區(qū)域變性、缺失呈雙側(cè)不對稱的特征。綜上所訴，本文基于MRI的基底節(jié)運(yùn)動環(huán)路分割方法的具備滿足PD相關(guān)量化分析的準(zhǔn)確性與穩(wěn)定性。2.2.3基于殼核體積參數(shù)的PD分類器設(shè)計研究上一小節(jié)的顯著性分析結(jié)果顯示，紋狀體殼核區(qū)域在PD分組與HC分

【參考文獻(xiàn)】：
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博士論文
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本文編號：3295880