【摘要】：可視化技術(shù)能夠為數(shù)據(jù)分析的過程和結(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對象之一。利用科學(xué)技術(shù)破譯大腦運轉(zhuǎn)密碼、揭開生命之謎,是21世紀科學(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)能通過磁場將水分子運動進行繪制,這種無創(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)的目標是更精確地表達單體素纖維走向和全局纖維分布,對纖維束形成過程中的不確定性進行量化分析,對纖維數(shù)據(jù)進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。本文主要研究內(nèi)容包括以下幾個方面:(1)通過設(shè)計腦纖維數(shù)據(jù)可視分析流程,實現(xiàn)對纖維數(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,通過設(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)的時候,通過手動旋轉(zhuǎn)纖維束找到最合適的視角來進行深入研究,由于腦纖維的結(jié)構(gòu)復(fù)雜,在顯示器平面很難觀察,這一過程通常需要耗費大量的時間。為了能自動獲得最有研究價值的視角,本文使用纖維點的醫(yī)學(xué)屬性數(shù)據(jù)作為著色信息對整體纖維進行繪制,并且編寫自動化腳本程序?qū)崿F(xiàn)自動旋轉(zhuǎn)和保存多視角下的纖維圖片,通過對比不同視角下正常和異常纖維繪制結(jié)果的不同,計算圖片相似度,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)為了提取最有價值的纖維信息、篩除冗余數(shù)據(jù)、優(yōu)化處理效率,本文對高維纖維數(shù)據(jù)進行降維,投影到二維平面,并在此基礎(chǔ)之上進行聚類研究,達到分析纖維結(jié)構(gòu)特征的目的。獲取聚類結(jié)果之后,本文進一步對纖維束進行抽象表達,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)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：R445.2;TP391.41
【圖文】：

一種多細節(jié)層次張量協(xié)方差視覺分對張量數(shù)據(jù)進行超二次曲面圖形的響。Bista 等[25]采用擴散峰度成像模設(shè)描述水分子擴散過程，通過引入 等[26]使用超流線型可視方法對高階組織交叉區(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]使用流線型管線對纖維進行現(xiàn)腦區(qū)之間的連通性。橫杠方向來描述纖維方向信息從而維點刻法的腦白質(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腦纖維數(shù)據(jù)進行研究分析。對于腦纖量建模、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，從而達到可視交互分尋找最具分析價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間，所以本文編寫自動處理腳本，保存多視角下維的圖片，并計算不同視角下的圖片相似度計算，尋找差異最的切入點，從而實現(xiàn)視角自動選擇，為研究人員提供最有可能和異常纖維差異點的視角，并且實現(xiàn)了視角狀態(tài)的保存，能夠時的狀態(tài)，避免重新手動旋轉(zhuǎn)視角的繁瑣操作，實現(xiàn)實時交對纖維進行數(shù)據(jù)維度上的降維，并以降維后的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)進得的聚類結(jié)果對纖維進行抽象操作，將多束纖維抽象成一條走向更加直觀。為了進一步探索正常纖維和異常纖維數(shù)據(jù)的維數(shù)據(jù)進行抽象，提取主要特征信息，進行差異對比研究。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獲得明顯的效率提升。將纖后，在此基礎(chǔ)之上對纖維數(shù)據(jù)進行聚類分析，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，類的纖維進行整體的抽象，將坐標點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)，對這些數(shù)據(jù)進行文檔差異性分析來挖掘數(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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5 黃s釷

本文編號：2761884