新生兒大腦的結(jié)構(gòu)、功能連接、認(rèn)知水平等會在出生后的前幾年經(jīng)歷一個動態(tài)的發(fā)育期。研究這個時期內(nèi)嬰兒大腦的發(fā)育情況在神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域具有重要的意義,如,有助于了解健康嬰兒的大腦早期發(fā)育的規(guī)律,以及實現(xiàn)神經(jīng)發(fā)育障礙或精神疾病的早期輔助診斷。近年來,磁共振成像、神經(jīng)影像計算和計算機(jī)技術(shù)等的飛速發(fā)展為準(zhǔn)確地繪制嬰兒大腦的結(jié)構(gòu)圖譜進(jìn)而研究其發(fā)育狀態(tài)提供了極大的便利條件。本文論采用大樣本量的縱向嬰兒磁共振數(shù)據(jù)集（>900嬰兒）,通過神經(jīng)影像計算及機(jī)器學(xué)習(xí)等方法,基于嬰兒大腦皮層的結(jié)構(gòu)特征,對嬰兒大腦早期發(fā)育的三個重要方面進(jìn)行了研究:1)嬰兒大腦主要的皮層折疊模式的研究;2)嬰兒個體識別及個體差異研究;3)嬰兒認(rèn)知分?jǐn)?shù)的預(yù)測研究。基于多視角的曲率特征和無監(jiān)督學(xué)習(xí)探索嬰兒大腦主要的皮層折疊模式。嬰兒大腦的皮層折疊模式（Cortical Folding Patterns）具有顯著的個體差異性。在大的樣本范圍下,一些腦區(qū)的皮層形態(tài)具有明顯的多樣性,存在幾種主要的皮層折疊模式。探索不同腦區(qū)的皮層折疊模式,有助于我們了解健康嬰兒的腦區(qū)形態(tài)。同時,一些神經(jīng)發(fā)育障礙會導(dǎo)致大腦皮層折疊形態(tài)發(fā)生改變,因此加深對正常形... 

【文章來源】：浙江大學(xué)浙江省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：127 頁

【學(xué)位級別】：博士

【部分圖文】：

圖１－１大腦皮層折香樸式的個體差異性圖示

究表明，基于成人大腦的結(jié)構(gòu)或者功能特征，如皮層或皮??層下結(jié)構(gòu)的形態(tài)［５２，５３］、白質(zhì)纖維束的形狀［５４，５５］，以及功能連接［４４＞４９，５（），５６］，能夠有效表征??個體間差異，從而能夠可靠地實現(xiàn)個體識別［４４，５（Ｕ＼??然而上述研究都是集中在成人的個體識別上，目前為止，早期發(fā)育中的嬰兒大腦皮層??是否可以可靠的實現(xiàn)個體識別，仍是一個亟待研究的問題。因為成人的大腦結(jié)構(gòu)和功能??相對比較穩(wěn)定，而嬰兒的大腦皮層在出生后幾年處會快速的生長發(fā)育，所以成人的方法??并不適用于嬰兒。如圖１－２所示，不同嬰兒樣本的大腦皮層折疊模式具有顯著的差異，隨??著時間的推移，盡管大腦體積增大了很多，但主要的折疊模式是保持穩(wěn)定的。由此，我們??提出一個假設(shè)，基于嬰兒大腦皮層的結(jié)構(gòu)特征可以實現(xiàn)早期發(fā)育過程中的個體識別。探??究嬰兒個體識別具有重要的神經(jīng)科學(xué)意義，可以幫助我們了解：１）新生兒的大腦皮層，??是否具有足夠的個體特異性，且能在動態(tài)變化的大腦早期發(fā)育中可靠地進(jìn)行嬰兒個體識??另１Ｊ；?２）嬰兒大腦皮層的哪些區(qū)域能夠表征更多的個體差異性，從而在個體識別中有更高??的貢獻(xiàn)；３）嬰兒雙胞胎，尤其是同卵雙胞胎，是否能夠通過大腦皮層特征進(jìn)行準(zhǔn)確的識??另ｉｊ。由于嬰兒大腦皮層特征在動態(tài)地發(fā)育變化，因而找到一種可靠的特征進(jìn)行個體識別??就很具有挑戰(zhàn)性。本論文是第一個嘗試將嬰兒大腦皮層結(jié)構(gòu)特征用于個體識別并基于個??體識別進(jìn)行大腦皮層個體差異性研究的工作。??Ｙｅａｒ?０?Ｙｅａｒ?〗?Ｙｅａｒ?２??圖１－２兩個嬰兒樣本分別在剛出生，１歲和２歲三個時間點的大腦皮層圖示。圖中，皮層表面的顏??色表示平均曲率，其中，紅色表示腦溝，藍(lán)色表示腦回

浙江大學(xué)博士學(xué)位論文?嬰兒腦磁共振圖像處理??１）?ＭＲ圖像預(yù)處理，包括頭動校正，頭骨、小腦及腦干的去除，灰度不均勻校正，圖像??剛性配準(zhǔn)，灰質(zhì)、白質(zhì)及腦脊液的組織分割（如圖２－２?（ｃ））；?２）皮層表面重建，包括給??非皮層結(jié)構(gòu)施加掩模（Ｍａｓｋ）并進(jìn)行填充，大腦左右半球分離（如圖２－２?（ｄ）），拓?fù)溴e??誤校正（如圖２－２（ｅ）），皮層內(nèi)表面重建（如圖２－２（ｆ）），皮層外表面重建（如圖２－２（ｇ）），??以及皮層表面各種特征的計算；３）皮層表面配準(zhǔn)，包括球面映射（Ｓｐｈｅｒｉｃａｌ?Ｍａｐｐｉｎｇ）??（如圖２－２?（ｈ）），縱向（Ｌｏｎｇｉｔｕｄｉｎａｌ）的及基于組水平的皮層表面的配準(zhǔn)（如圖２－２（ｉ）），??與常用腦區(qū)解剖摸板配準(zhǔn)（如圖２－２?（ｊ）），皮層表面重采樣及各種皮層特征的重采樣（如??圖２－２?（ｋ））。下面的章節(jié)將簡單介紹圖像處理中的幾個主要步驟。??ＭＲ圖像預(yù)處理?皮層表面重建?皮層表面配準(zhǔn)??（１）頭動校正?（１）非皮層結(jié)構(gòu)掩模填充及?（１）球面映射??（２）頭骨去除，小腦以及腦?１＝＞?左右半球分離?（２）縱向及組水平皮層表面??干去除?（２）拓?fù)湫Ｕ?配準(zhǔn)??（３）灰度不均勻校正?（３）皮層內(nèi)表面重建?（３）皮層表面重采樣及特征??（４）剛性對齊?（４）皮層外表面重建?重采樣??（５）組織分割?（５）皮層特征計算??圖２－１圖像處理流程的三個主要階段。??口?＿魏通??（ａ）?ＭＲ?ｉｍａｇｅ?（ｂ）?Ｐｒｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ?（ｃ）?Ｌｅａｒｎｉｎｇ－ｂａｓｅｄ?（ｄ）?Ｈｅｍｉｓｐｈｅｒｅ?（ｅ）?Ｌｅａｒｎｉｎｇ－ｂａｓｅｄ??ｔｉｓｓｕｅ?ｓｅｇｍｅｎ


本文編號：3585302