【摘要】：可視化技術(shù)能夠?yàn)閿?shù)據(jù)分析的過(guò)程和結(jié)果提供直觀的展現(xiàn)方式,其在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域應(yīng)用也非常廣泛,能夠形象展示結(jié)構(gòu)復(fù)雜的數(shù)據(jù),因此一直是研究的熱點(diǎn)對(duì)象之一。利用科學(xué)技術(shù)破譯大腦運(yùn)轉(zhuǎn)密碼、揭開生命之謎,是21世紀(jì)科學(xué)領(lǐng)域最重大的挑戰(zhàn)之一。腦纖維是構(gòu)成大腦復(fù)雜結(jié)構(gòu)和各腦區(qū)信息交流的物質(zhì)基礎(chǔ),核磁共振成像技術(shù)能通過(guò)磁場(chǎng)將水分子運(yùn)動(dòng)進(jìn)行繪制,這種無(wú)創(chuàng)方式能夠很好地應(yīng)用于腦纖維研究。腦纖維可視化技術(shù)的目標(biāo)是更精確地表達(dá)單體素纖維走向和全局纖維分布,對(duì)纖維束形成過(guò)程中的不確定性進(jìn)行量化分析,對(duì)纖維數(shù)據(jù)進(jìn)行降維并提取纖維結(jié)構(gòu)特征,以降低視覺混雜性,增加空間層次感,為臨床診斷提供輔助性分析工具。本文主要研究?jī)?nèi)容包括以下幾個(gè)方面:(1)通過(guò)設(shè)計(jì)腦纖維數(shù)據(jù)可視分析流程,實(shí)現(xiàn)對(duì)纖維數(shù)據(jù)的建模、追蹤和篩選處理;使用ParaView工具將處理結(jié)果在三維空間中直觀地呈現(xiàn)出來(lái),通過(guò)設(shè)定顏色映射表和不透明度等相關(guān)參數(shù),獲得較好的繪制結(jié)果。(2)研究人員在分析異常纖維數(shù)據(jù)的時(shí)候,通過(guò)手動(dòng)旋轉(zhuǎn)纖維束找到最合適的視角來(lái)進(jìn)行深入研究,由于腦纖維的結(jié)構(gòu)復(fù)雜,在顯示器平面很難觀察,這一過(guò)程通常需要耗費(fèi)大量的時(shí)間。為了能自動(dòng)獲得最有研究?jī)r(jià)值的視角,本文使用纖維點(diǎn)的醫(yī)學(xué)屬性數(shù)據(jù)作為著色信息對(duì)整體纖維進(jìn)行繪制,并且編寫自動(dòng)化腳本程序?qū)崿F(xiàn)自動(dòng)旋轉(zhuǎn)和保存多視角下的纖維圖片,通過(guò)對(duì)比不同視角下正常和異常纖維繪制結(jié)果的不同,計(jì)算圖片相似度,尋找差異最大的視角狀態(tài),從而快速定位到異常區(qū)域。(3)為了提取最有價(jià)值的纖維信息、篩除冗余數(shù)據(jù)、優(yōu)化處理效率,本文對(duì)高維纖維數(shù)據(jù)進(jìn)行降維,投影到二維平面,并在此基礎(chǔ)之上進(jìn)行聚類研究,達(dá)到分析纖維結(jié)構(gòu)特征的目的。獲取聚類結(jié)果之后,本文進(jìn)一步對(duì)纖維束進(jìn)行抽象表達(dá),將被劃分為同類的多條纖維抽象成一條纖維,保留主要的空間信息和屬性值,使纖維結(jié)構(gòu)走向更加直觀,并且依照抽象的思想處理大量的纖維數(shù)據(jù),挖掘數(shù)據(jù)背后的信息,研究正常和異常纖維分布的差異。
【學(xué)位授予單位】：浙江工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：R445.2;TP391.41
【圖文】：

一種多細(xì)節(jié)層次張量協(xié)方差視覺分對(duì)張量數(shù)據(jù)進(jìn)行超二次曲面圖形的響。Bista 等[25]采用擴(kuò)散峰度成像模設(shè)描述水分子擴(kuò)散過(guò)程，通過(guò)引入 等[26]使用超流線型可視方法對(duì)高階組織交叉區(qū)域的纖維結(jié)構(gòu)。Prcko可視化框架，使用橢球或復(fù)雜幾何體纖維局部方向之后，可使用纖維追況。Wenger 等[28]使用管線繪制纖各向異性。Born 等[29]使用管線表u 等[30]使用流線型管線對(duì)纖維進(jìn)行現(xiàn)腦區(qū)之間的連通性。橫杠方向來(lái)描述纖維方向信息從而維點(diǎn)刻法的腦白質(zhì)纖維表示方式處 1-1 所示。

浙江工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文檔差異性比較等方法對(duì)腦纖維數(shù)據(jù)進(jìn)行研究分析。對(duì)于腦纖量建模、纖維追蹤、篩選之后可獲得直接繪制的數(shù)據(jù)，將各纖為著色依據(jù)，在三維空間中繪制腦纖維，從而達(dá)到可視交互分尋找最具分析價(jià)值的視角是一件繁瑣的事情，尤其在要處理大消耗大量的時(shí)間，所以本文編寫自動(dòng)處理腳本，保存多視角下維的圖片，并計(jì)算不同視角下的圖片相似度計(jì)算，尋找差異最的切入點(diǎn)，從而實(shí)現(xiàn)視角自動(dòng)選擇，為研究人員提供最有可能和異常纖維差異點(diǎn)的視角，并且實(shí)現(xiàn)了視角狀態(tài)的保存，能夠時(shí)的狀態(tài)，避免重新手動(dòng)旋轉(zhuǎn)視角的繁瑣操作，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)交對(duì)纖維進(jìn)行數(shù)據(jù)維度上的降維，并以降維后的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)進(jìn)得的聚類結(jié)果對(duì)纖維進(jìn)行抽象操作，將多束纖維抽象成一條走向更加直觀。為了進(jìn)一步探索正常纖維和異常纖維數(shù)據(jù)的維數(shù)據(jù)進(jìn)行抽象，提取主要特征信息，進(jìn)行差異對(duì)比研究。本 1-2 所示：

腦纖維差異定位與比較的可視化方法研究息，就能夠以較小的精度損失來(lái)獲得明顯的效率提升。將纖后，在此基礎(chǔ)之上對(duì)纖維數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析，研究纖維的結(jié)的抽象處理提供依據(jù)。據(jù)抽象。除了將纖維全部展示在三維空間的繪制方式之外，類的纖維進(jìn)行整體的抽象，將坐標(biāo)點(diǎn)和屬性值以自定義的規(guī)則得到聚類數(shù)目的纖維束。在此基礎(chǔ)之上處理多組正常纖維據(jù)，對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行文檔差異性分析來(lái)挖掘數(shù)據(jù)深處的規(guī)律安排按照研究思路分為以下六章，具體內(nèi)容安排如圖 1-3 所示：

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本文編號(hào)：2761884