發(fā)布時(shí)間：2017-10-09 14:21

  本文關(guān)鍵詞：基于粒子濾波的磁共振擴(kuò)散成像人體心肌纖維重建方法研究

  更多相關(guān)文章： 磁共振擴(kuò)散成像 心肌纖維 粒子濾波 觀測模型 自適應(yīng)采樣

【摘要】：醫(yī)學(xué)研究表明,心肌纖維結(jié)構(gòu)能夠體現(xiàn)心臟的各種功能特性及病變信息。為了獲取人體心肌纖維的結(jié)構(gòu)信息,先后出現(xiàn)了病理切片、熒光染色、化學(xué)跟蹤等方法。磁共振擴(kuò)散成像技術(shù)的出現(xiàn)為醫(yī)學(xué)圖像分析提供了重要的工具,由于其非入侵特點(diǎn),基于該項(xiàng)技術(shù)的心肌纖維重建引起了廣泛的研究興趣。開展基于磁共振擴(kuò)散成像心肌纖維重建方法的研究對進(jìn)一步探索心肌纖維結(jié)構(gòu)的特性改變和病理學(xué)變異原因有著重要的理論意義和臨床應(yīng)用價(jià)值。基于磁共振擴(kuò)散成像的纖維重建方法通過對水分子擴(kuò)散信號的分析,確定可能存在的纖維路徑。但是,受組織結(jié)構(gòu)及噪聲的影響,纖維重建過程存在著較大的不穩(wěn)定性。所以,相比于確定性纖維重建方法,基于概率的纖維重建方法更有利于提高纖維重建的準(zhǔn)確性。為了描述纖維走向的后驗(yàn)概率分布,本課題引入粒子濾波技術(shù)實(shí)現(xiàn)纖維走向狀態(tài)的估計(jì),并針對已有方法在重要性密度函數(shù)的設(shè)計(jì)、自適應(yīng)策略、觀測模型及運(yùn)行效率等方面的不足開展研究,本文的主要研究內(nèi)容如下:(1)針對傳統(tǒng)粒子濾波計(jì)算效率低、收斂速度慢的問題,提出了基于擴(kuò)散各向異性自適應(yīng)的粒子濾波心肌纖維重建算法。該算法根據(jù)不同體元處的擴(kuò)散各向異性值動態(tài)地調(diào)整粒子數(shù)量和預(yù)測階段的擾動強(qiáng)度。在保證狀態(tài)估計(jì)質(zhì)量的同時(shí),降低了算法的計(jì)算復(fù)雜度,顯著提高了系統(tǒng)的運(yùn)行效率。首先,在纖維重建的起始位置,利用體元的六鄰域均值初始化粒子集,以保證粒子濾波算法能夠盡快收斂;然后,在纖維演化的過程中,根據(jù)當(dāng)前體元位置的擴(kuò)散狀態(tài)調(diào)整粒子數(shù)量,利用各向異性值FA調(diào)整提議分布中的采樣參數(shù),獲得尺度和狀態(tài)可動態(tài)調(diào)控的預(yù)測粒子集。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:本文提出的基于擴(kuò)散各向異性自適應(yīng)的粒子濾波心肌纖維重建算法具有較強(qiáng)的抗噪能力,在改善纖維重建精度的同時(shí),系統(tǒng)計(jì)算代價(jià)平均下降50%,顯著提高了系統(tǒng)的工作效率。(2)針對已有觀測模型系統(tǒng)誤差較大的問題,提出了基于張量旋轉(zhuǎn)不變特性的觀測模型。首先,通過擬合磁共振擴(kuò)散成像數(shù)據(jù)計(jì)算出每個體元位置處的擴(kuò)散張量;然后,根據(jù)給定的潛在纖維方向與擴(kuò)散張量的主特征向量的位置關(guān)系構(gòu)建旋轉(zhuǎn)矩陣;最后,在張量形狀不變的條件下得到新的觀測模型。與約束模型和分部模型相比,本文提出的觀測模型可以更加有效地刻畫組織內(nèi)水分子擴(kuò)散狀態(tài),從而減小了觀測模型的計(jì)算誤差。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:基于張量旋轉(zhuǎn)不變特性的觀測模型能夠有效提升粒子濾波中的粒子質(zhì)量,從而更加有效地刻畫纖維走向的后驗(yàn)分布,心肌纖維的重建精度也得到了明顯提升。(3)針對低角分辨率條件下交叉纖維和邊緣纖維重建誤差較大的問題,提出了心肌纖維重建修正技術(shù)。首先,通過擴(kuò)散各項(xiàng)異性值的閾值分析對可能存在交叉纖維或者邊緣纖維的區(qū)域進(jìn)行判定;然后,通過對纖維演化方向的修正達(dá)到提高纖維重建精度的目的。對于可能存在纖維交叉的區(qū)域設(shè)置較大的演化步長,以達(dá)到跨過交叉區(qū)域保持纖維行進(jìn)方向的目的;對于可能存在邊緣纖維離心擴(kuò)散的區(qū)域,通過對纖維走向偏轉(zhuǎn)角度的修正抑制離心擴(kuò)散所造成的纖維演化偏差。仿真數(shù)據(jù)和真實(shí)心臟數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:本文提出的修正技術(shù)能夠有效地降低低角分辨率條件下纖維交叉和邊緣部分容積效應(yīng)引起的纖維重建誤差。此外,為了能夠使基于粒子濾波的心肌纖維重建方法更好地滿足實(shí)際應(yīng)用需要,本課題還開展了基于OpenMP的多核環(huán)境下粒子濾波并行加速方法研究。首先,對心肌纖維重建中粒子濾波各計(jì)算單元進(jìn)行了并行化分析;然后,從線程管理和內(nèi)存管理的角度給出了并行化方案;最后,針對心肌纖維重建給出了具體的并行加速實(shí)現(xiàn)流程。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:本文的基于粒子濾波的心肌纖維重建方法通過并行加速計(jì)算效率得到了顯著提升。綜上所述,本文的研究工作為提高基于粒子濾波的心肌纖維重建的效率和精度提供了重要的解決途徑。本文算法是在低角分辨率和單階張量的條件下實(shí)現(xiàn)的,易于移植到高階張量系統(tǒng)和Q-ball等復(fù)雜擴(kuò)散模型,對進(jìn)一步提高復(fù)雜擴(kuò)散模型下的纖維重建精度和效率具有一定的參照意義。
【關(guān)鍵詞】：磁共振擴(kuò)散成像 心肌纖維 粒子濾波 觀測模型 自適應(yīng)采樣
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41;R445.2;R542.23
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-14
• 第1章 緒論14-35
• 1.1 課題研究的目的及意義14-16
• 1.2 磁共振擴(kuò)散成像及研究現(xiàn)狀16-22
• 1.2.1 磁共振擴(kuò)散成像原理16-21
• 1.2.2 磁共振擴(kuò)散成像研究現(xiàn)狀21-22
• 1.3 磁共振擴(kuò)散成像纖維重建方法的研究現(xiàn)狀22-26
• 1.4 粒子濾波理論及研究現(xiàn)狀26-30
• 1.5 心肌纖維的結(jié)構(gòu)特征30-32
• 1.6 纖維重建存在的問題32-33
• 1.7 課題的來源及主要研究內(nèi)容33-35
• 第2章 基于擴(kuò)散異性自適應(yīng)采樣的心肌纖維重建35-58
• 2.1 引言35
• 2.2 心肌纖維重建系統(tǒng)框架35-44
• 2.2.1 系統(tǒng)狀態(tài)空間37-38
• 2.2.2 粒子采樣38-41
• 2.2.3 噪聲分析41-43
• 2.2.4 重建算法43-44
• 2.3 粒子濾波自適應(yīng)機(jī)制分析44-46
• 2.3.1 粒子數(shù)目自適應(yīng)機(jī)制44-45
• 2.3.2 重要性密度函數(shù)自適應(yīng)機(jī)制45-46
• 2.3.3 重采樣自適應(yīng)機(jī)制46
• 2.4 心肌纖維重建中的自適應(yīng)采樣46-49
• 2.4.1 重要性密度函數(shù)46-47
• 2.4.2 采樣策略47-49
• 2.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析49-57
• 2.5.1 不同粒子數(shù)條件下的心肌纖維重建對比實(shí)驗(yàn)50-51
• 2.5.2 不同聚集系數(shù)條件下的心肌纖維重建對比實(shí)驗(yàn)51-53
• 2.5.3 自適應(yīng)粒子濾波心肌纖維重建對比實(shí)驗(yàn)53-57
• 2.6 本章小結(jié)57-58
• 第3章 基于張量旋轉(zhuǎn)不變特性的觀測模型研究58-78
• 3.1 引言58
• 3.2 心肌纖維重建中的粒子更新58-61
• 3.3 磁共振擴(kuò)散成像觀測模型61-67
• 3.3.1 已有觀測模型分析62-63
• 3.3.2 基于張量模型的觀測模型63-64
• 3.3.3 基于約束模型的觀測模型64-66
• 3.3.4 基于分部模型的觀測模型66-67
• 3.4 基于張量旋轉(zhuǎn)不變特性的觀測模型67-69
• 3.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析69-76
• 3.6 本章小結(jié)76-78
• 第4章 心肌纖維重建修正技術(shù)及并行加速方法研究78-93
• 4.1 引言78
• 4.2 基于可變步長的交叉纖維修正技術(shù)78-81
• 4.3 基于離心擴(kuò)散原理的邊緣纖維修正技術(shù)81-83
• 4.4 心肌纖維重建算法并行化分析83-85
• 4.5 基于Open MP的心肌纖維重建并行加速實(shí)現(xiàn)85-88
• 4.6 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析88-91
• 4.6.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境88
• 4.6.2 結(jié)果與分析88-91
• 4.7 本章小結(jié)91-93
• 結(jié)論93-96
• 參考文獻(xiàn)96-106
• 攻讀博士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其它成果106-108
• 致謝108-109
• 個人簡歷109

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本文編號：1000664