擴(kuò)散張量成像（Diffusion tensor image,DTI）是一種新型的成像技術(shù),與傳統(tǒng)的磁共振成像相比,DTI具有非侵入性,被廣泛用于對(duì)腦內(nèi)擴(kuò)散過程的研究。作為一種無創(chuàng)性成像方法,DTI不僅可以在活體上顯示腦白質(zhì)纖維束,而且在腦功能、腦發(fā)育等理論研究以及診斷白質(zhì)病變等臨床應(yīng)用領(lǐng)域均引起了極大關(guān)注。由于成像過程中噪聲的影響,導(dǎo)致張量的形狀和方向被破壞,降低了圖像的質(zhì)量,從而限制了DTI在臨床應(yīng)用上的發(fā)展。因此,DTI圖像去噪算法研究對(duì)相關(guān)疾病的臨床應(yīng)用具有重要的意義。從視覺來看,DTI圖像去噪有兩個(gè)目標(biāo):一是獲得高質(zhì)量的DTI圖像;二是獲得排列一致均勻的張量場(chǎng)。高質(zhì)量的圖像能夠獲取清晰的大腦組織結(jié)構(gòu),而排列均勻的張量場(chǎng)有效地保留了圖像邊緣紋理結(jié)構(gòu),以更好的指導(dǎo)醫(yī)療人員進(jìn)行大腦手術(shù)。當(dāng)然,如果實(shí)現(xiàn)了第二個(gè)目標(biāo),往往也同時(shí)實(shí)現(xiàn)了第一個(gè)目標(biāo)。因此,本文重點(diǎn)放在第二個(gè)目標(biāo),也就是在去噪的同時(shí)更好地保留擴(kuò)散張量的非線性結(jié)構(gòu)。通過對(duì)黎曼幾何的深入研究,本文結(jié)合稀疏貝葉斯學(xué)習(xí)理論和非局部相似性理論,提出了兩種新的DTI去噪算法,并在模擬和真實(shí)數(shù)據(jù)上驗(yàn)證了所提出的去噪方法。本論文主要研究工作如... 

【文章來源】：河北大學(xué)河北省

【文章頁(yè)數(shù)】：76 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

磁共振成像過程

第二章DTI成像基礎(chǔ)和噪聲分析9沿著平行于纖維束的方向進(jìn)行擴(kuò)散，所以在該方向擴(kuò)散最快，而在垂直方向上進(jìn)行擴(kuò)散時(shí)會(huì)受到組織結(jié)構(gòu)帶來的阻力，故擴(kuò)散速度最慢，其擴(kuò)散表現(xiàn)為各向異性，如圖2-3所示。因此，通過追蹤腦組織內(nèi)水分子的運(yùn)動(dòng)軌跡，從而將腦組織的結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)出來。圖2-2各向同性擴(kuò)散示意圖圖2-3各向異性擴(kuò)散示意圖由于腦組織內(nèi)水分子的各向異性擴(kuò)散，使得水分子的擴(kuò)散機(jī)制更加復(fù)雜，描述這種擴(kuò)散機(jī)制有很多種模型，其中最具代表性的一種就是擴(kuò)散張量模型。在擴(kuò)散張量模型中，將水分子的擴(kuò)散信息用一個(gè)擴(kuò)散張量進(jìn)行描述，可以很好地體現(xiàn)出水分子的各向異性擴(kuò)散。擴(kuò)散張量是一個(gè)33的對(duì)稱正定矩陣，可描述成三維空間中的一個(gè)橢球，橢球的三個(gè)軸方向就是擴(kuò)散張量矩陣的特征向量的方向，軸的大小就是特征向量對(duì)應(yīng)的三個(gè)特征值。另外，利用6個(gè)不共線的擴(kuò)散敏感梯度磁場(chǎng)方向和1個(gè)無擴(kuò)散敏感梯度磁場(chǎng)獲得的7幅圖像，通過數(shù)學(xué)計(jì)算便可得到擴(kuò)散張量矩陣的各個(gè)獨(dú)立元素。作為DTI的基礎(chǔ)，DWI正是利用水分子在不同組織中擴(kuò)散的各向異性，來檢測(cè)磁共振信號(hào)由于水分子擴(kuò)散所引起的信號(hào)衰減，從而獲得相應(yīng)位置的組織結(jié)構(gòu)特性。DWI序列最早是由Stejskal與Tanner描述的[38]，其原理如圖2-4所示。

第二章DTI成像基礎(chǔ)和噪聲分析9沿著平行于纖維束的方向進(jìn)行擴(kuò)散，所以在該方向擴(kuò)散最快，而在垂直方向上進(jìn)行擴(kuò)散時(shí)會(huì)受到組織結(jié)構(gòu)帶來的阻力，故擴(kuò)散速度最慢，其擴(kuò)散表現(xiàn)為各向異性，如圖2-3所示。因此，通過追蹤腦組織內(nèi)水分子的運(yùn)動(dòng)軌跡，從而將腦組織的結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)出來。圖2-2各向同性擴(kuò)散示意圖圖2-3各向異性擴(kuò)散示意圖由于腦組織內(nèi)水分子的各向異性擴(kuò)散，使得水分子的擴(kuò)散機(jī)制更加復(fù)雜，描述這種擴(kuò)散機(jī)制有很多種模型，其中最具代表性的一種就是擴(kuò)散張量模型。在擴(kuò)散張量模型中，將水分子的擴(kuò)散信息用一個(gè)擴(kuò)散張量進(jìn)行描述，可以很好地體現(xiàn)出水分子的各向異性擴(kuò)散。擴(kuò)散張量是一個(gè)33的對(duì)稱正定矩陣，可描述成三維空間中的一個(gè)橢球，橢球的三個(gè)軸方向就是擴(kuò)散張量矩陣的特征向量的方向，軸的大小就是特征向量對(duì)應(yīng)的三個(gè)特征值。另外，利用6個(gè)不共線的擴(kuò)散敏感梯度磁場(chǎng)方向和1個(gè)無擴(kuò)散敏感梯度磁場(chǎng)獲得的7幅圖像，通過數(shù)學(xué)計(jì)算便可得到擴(kuò)散張量矩陣的各個(gè)獨(dú)立元素。作為DTI的基礎(chǔ)，DWI正是利用水分子在不同組織中擴(kuò)散的各向異性，來檢測(cè)磁共振信號(hào)由于水分子擴(kuò)散所引起的信號(hào)衰減，從而獲得相應(yīng)位置的組織結(jié)構(gòu)特性。DWI序列最早是由Stejskal與Tanner描述的[38]，其原理如圖2-4所示。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
[1]磁共振圖像降噪處理的研究[D]. 張亞楠.北京交通大學(xué) 2016
[2]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(hào)：3582451