【摘要】：到目前為止，對于神經系統(tǒng)的研究一直都是國際研究領域的一個熱點和難點，對于神經系統(tǒng)的研究有助于人類進一步的了解人類大腦的內部結構和工作方式，解開人類的智慧之謎，從臨床角度來講，研究大腦神經結構對于診斷和治療一直困擾著人類健康的神經疾病也是有這非常重要的現(xiàn)實意義。 擴散張量成像（Diffusion Tensor Imaging, DTI）是在磁共振成像（MagneticResonance Imaging, MRI）基礎上發(fā)展起來的一種非侵入式的成像技術，在醫(yī)學臨床上得到了廣泛的應用。DTI主要根據大腦組織中水分子擴散運動的各向異性特征對大腦的組織結構進行成像，能夠基本反映大腦內部神經纖維的走向和結構，是目前臨床上唯一能夠實現(xiàn)在活體上進行大腦神經纖維追蹤的醫(yī)學成像方法，由此可見對DTI神經纖維追蹤的研究的重要性和客觀必要性。 在DTI中，單個體素內被認為只含有一個單一的擴散張量矩陣，即每個體素只有一個主要的擴散方向，而在實際情況中，對于有神經纖維交叉的體素內部，其實際的擴散方向應該是不止一個的。因此，單張量模型在只有一根神經纖維經過的體素是有效的，但是對于可能具備交叉結構的體素來說，單張量模型并不是準確的，這會給纖維追蹤帶來較大的誤差。 到目前為止基于DTI的神經纖維追蹤算法按照其追蹤原理可以大致的分為確定型神經纖維追蹤算法和統(tǒng)計型神經纖維追蹤算法。確定型追蹤算法到目前為止發(fā)展的比較成熟，應用的比較廣泛，但是這類算法有著天然的缺陷，主要體現(xiàn)在其對交叉區(qū)域追蹤的準確性不高，抗噪聲干擾性能較差等。而統(tǒng)計型算法是利用概率統(tǒng)計的原理對神經纖維的走向進行統(tǒng)計估計，因此具備較好的抗噪聲干擾性能，并且能夠有效的追蹤交叉區(qū)域的神經走向，是目前DTI神經纖維追蹤算法研究的主流方向。 為了克服確定型追蹤算法準確性不高和單張量模型存在的天然缺陷，本文提出了一個基于粒子濾波和雙張量模型的統(tǒng)計型DTI神經纖維追蹤算法，利用雙張量模型可以將具有交叉結構的體素內的單張量用兩個交叉的張量來表示，這就能夠較好的描述神經纖維的交叉結構，粒子濾波是一種基于貝葉斯估計的統(tǒng)計估計方法，可以有效的提高算法的抗噪聲干擾的能力。由于缺乏一個理想的“金標準”，用來衡量算法的好壞，因此為了更好的分析算法的性能，本課題設計了幾組DWI仿真數據，結合臨床數據來對算法進行測試，并與其他的一些算法進行比較，從測試的結果看來，相比于比較的其他算法，本文研究的算法能夠更好的追蹤出交叉區(qū)域的神經纖維走向，并且能夠追蹤出數量更多、長度更長的神經纖維，能夠較好的實現(xiàn)算法設計的預期目標。
【學位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2013
【分類號】：R445.2

【參考文獻】

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本文編號：2768948