本文選題：HARDI + 密集纖維繪制��； 參考：《浙江工業(yè)大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)可視化在醫(yī)療輔助診斷領(lǐng)域有著非常重要的應(yīng)用。伴隨著擴(kuò)散加權(quán)磁共振成像技術(shù)(DW-MRI)的發(fā)展,研究人員通過測量水分子在纖維當(dāng)中擴(kuò)散運(yùn)動的各向異性,利用擴(kuò)散張量成像(DTI)模型重構(gòu)出腦白質(zhì)中微米級的大腦纖維。這項(xiàng)技術(shù)可以用于帕金森癥、抑郁癥、老年癡呆癥等疾病的輔助診斷中。由于DTI模型本身存在的限制,腦纖維圖像不能夠反應(yīng)出纖維交叉的情況。為了向醫(yī)務(wù)人員提供更加精確的輔助圖像,高角分辨率擴(kuò)散張量成像技術(shù)(HARDI)得以應(yīng)用。該項(xiàng)技術(shù)在DW-MRI的基礎(chǔ)上通過高階張量等模型的應(yīng)用,能夠精確的反應(yīng)出在各項(xiàng)異性值較小的區(qū)域內(nèi)纖維的交叉走向。臨床上的原始數(shù)據(jù)通過建模方法獲得的數(shù)據(jù)也被稱為HARDI數(shù)據(jù)。為了能夠更好的對HARDI數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化展示,交互以及分析,本文設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)基于HARDI數(shù)據(jù)的大腦纖維可視化系統(tǒng)。在該系統(tǒng)中通過內(nèi)部的可視化技術(shù)對繪制效果進(jìn)行增強(qiáng),通過散布矩陣和聚類等數(shù)學(xué)方法對可視結(jié)果進(jìn)行分析,并且加入了外部體感交互設(shè)備進(jìn)行交互增強(qiáng)等。本文的主要工作和成果如下:(1)設(shè)計(jì)出了一種針對于腦纖維數(shù)據(jù)可視化軟件的系統(tǒng)框架。該框架包含硬件基礎(chǔ)層,存放數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)存儲層,對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理操作和繪制操作的數(shù)據(jù)處理層以及可視化顯示、分析和交互的展示層。(2)對纖維繪制結(jié)果添加了繪制增強(qiáng)和可視分析等方法。大腦纖維數(shù)據(jù)量大,密度高導(dǎo)致用戶對于纖維的感知能力下降,本系統(tǒng)通過添加光照、抗鋸齒等方法增強(qiáng)纖維繪制的效果并且應(yīng)用局部分析和散布矩陣等方法對纖維進(jìn)行篩選從而減少遮擋。此外本系統(tǒng)應(yīng)用快速峰值密度搜索的聚類方法對繪制結(jié)果進(jìn)行聚類分析。(3)為系統(tǒng)添加體感設(shè)備的交互。傳統(tǒng)交互都是基于鼠標(biāo)鍵盤等,最近體感技術(shù)的興起標(biāo)志著更加符合人體工程學(xué)的交互手段會出現(xiàn)。本系統(tǒng)增加了通過Leap Motion的空間手勢交互,并在此基礎(chǔ)上提出了針對球體數(shù)據(jù)的交互手勢。最后,我們實(shí)現(xiàn)了腦纖維可視化的原型系統(tǒng),論證了我們設(shè)計(jì)方法的合理性,而且系統(tǒng)擁有良好的拓展性,便于后續(xù)的開發(fā)和升級。
[Abstract]:The visualization of medical data has a very important application in the field of medical auxiliary diagnosis. With the development of diffusion-weighted magnetic resonance imaging (DW-MRI), the researchers reconstruct micron brain fibers in white matter by measuring the anisotropy of diffusion motion of water molecules in fibers and using diffusion Zhang Liang imaging (DTI) model. The technique can be used to assist the diagnosis of Parkinson's disease, depression, and Alzheimer's disease. Because of the limitation of DTI model, the image of brain fiber can not reflect the situation of fiber crossing. In order to provide medical staff with more accurate auxiliary images, high resolution diffusion Zhang Liang imaging technology has been applied. On the basis of DW-MRI, this technique can accurately reflect the cross direction of fibers in different regions with low heterogeneity by the application of high-order Zhang Liang and other models. The original clinical data obtained by modeling method is also known as HARDI data. In order to visualize, interact and analyze HARDI data, this paper designs and implements a visualization system of brain fiber based on HARDI data. In this system, the rendering effect is enhanced by the internal visualization technology, the visual results are analyzed by the mathematical methods such as scatter matrix and clustering, and the external somatosensory interactive equipment is added to enhance the interaction. The main work and results of this paper are as follows: 1) A software framework for visualization of brain fiber data is designed. The framework includes hardware base layer, data storage layer for storing data, data processing layer for data preprocessing and drawing operation, and visual display. Analysis and interactive presentation layer. 2) adding rendering enhancement and visual analysis to fiber rendering results. The large amount of data and the high density of the fibers in the brain lead to a decrease in the ability of users to perceive the fibers. Antisawtooth and other methods are used to enhance the effect of fiber rendering and local analysis and dispersion matrix are used to screen the fibers to reduce the occlusion. In addition, the system uses the fast peak density search clustering method to analyze the rendering results, and adds the interaction of the somatosensory equipment to the system. Traditional interaction is based on mouse and keyboard. The recent rise of somatosensory technology marks the emergence of more ergonomic interaction. In this system, the spatial gesture interaction through Leap Motion is added, and an interactive gesture for sphere data is proposed. Finally, we realized the prototype system of brain fiber visualization, demonstrated the rationality of our design method, and the system has good expansibility, which is convenient for further development and upgrade.
【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】：2017
【分類號】：R445.2;TP391.41

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本文編號：2045439