閾下抑郁很有可能會(huì)發(fā)展成為重癥抑郁癥,目前在腦成像神經(jīng)生物學(xué)研究領(lǐng)域,對(duì)閾下抑郁的研究很少。在白質(zhì)疾病分類(lèi)研究中,傳統(tǒng)方法大多是根據(jù)多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)或者DTI數(shù)據(jù)的標(biāo)量信息分類(lèi),該方法不能充分發(fā)揮DTI數(shù)據(jù)在白質(zhì)研究中隱含的方向信息的優(yōu)勢(shì)。使用擴(kuò)散張量成像(DTI)對(duì)閾下抑郁人群大腦白質(zhì)異常研究和特征分類(lèi),有利于探索閾下抑郁大腦白質(zhì)異常以及該疾病的預(yù)測(cè)。本文在研究了傳統(tǒng)標(biāo)量特征指標(biāo)分類(lèi)方法基礎(chǔ)上,提出一種新的VMF方向統(tǒng)計(jì)模型的方向信息統(tǒng)計(jì)方法,用于DTI數(shù)據(jù)白質(zhì)疾病分類(lèi)的研究。該方法根據(jù)張量數(shù)據(jù)可以描述纖維走向信息的特性,將纖維方向信息擬合到單位超球面上,并做方向信息統(tǒng)計(jì)。首先根據(jù)張量數(shù)據(jù)使用期望最大算法估計(jì)混合模型參數(shù),然后根據(jù)混合模型參數(shù)對(duì)張量數(shù)據(jù)做方向信息統(tǒng)計(jì),并擬合提取出主特征方向之間夾角的和Angle、特征向量周?chē)奂萲作為方向特征指標(biāo),然后應(yīng)用該方向特征指標(biāo)做白質(zhì)分類(lèi)研究。為了驗(yàn)證本文提出方法在白質(zhì)疾病研究中的有效性。本文選取閾下抑郁人群的DTI數(shù)據(jù)作為特征分類(lèi)研究的對(duì)象,首先使用ROI的方法結(jié)合FSL和DTIStudio磁共振圖像處理軟件包對(duì)這些DTI數(shù)據(jù)做預(yù)處理,...

【文章頁(yè)數(shù)】：69 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖2-1擴(kuò)散成像序列

探索大腦微觀結(jié)構(gòu)的有力工具，能夠靈敏地識(shí)別不同組織結(jié)。加權(quán)成像方法權(quán)成像(DiffusionWeightedImaging,DWI)的物理基礎(chǔ)是水分體中的水分子在自由擴(kuò)散的過(guò)程中不斷地與其他分子相撞，發(fā)生改變后產(chǎn)生一定的位移。在磁場(chǎng)的作用下H質(zhì)子周?chē)膶?dǎo)致質(zhì)子相位改變從....

圖2-2特征值和特征向量與纖維走向關(guān)系

燕山大學(xué)工程碩士學(xué)位論文的對(duì)稱性，其中xyyxDD，xzzxDD，yzzyDD。因此D，yyD，zzD分別表示水分子在x，y，z三個(gè)方向上的擴(kuò)散：321123123000000Deeeeee，3分別對(duì)應(yīng)張....

圖2-3橢球模型

300量矩陣D的三個(gè)特征值，分別表表示其特征值對(duì)應(yīng)的特征向量，比如最大特征值1的擴(kuò)散系數(shù)和走向。如圖2-2所示。2-2特征值和特征向量與纖維走向關(guān)系運(yùn)動(dòng)軌跡類(lèi)似一個(gè)橢球模型，水分主特征向量對(duì)應(yīng)橢球體主軸的方1e132e

圖2-4胼胝體軸向切片橢球可視化

為中心的體素中可以將坐標(biāo)從物理()0'xExxT（2-22），式（2-21）中的二次型12''1xxT成：)2')(2')(2'(232221xyz位移分布變得不相關(guān)，纖維正交各4）中橢球的長(zhǎng)軸，是在三個(gè)主正交描述了纖維束方向和平均擴(kuò)散距離估計(jì)單張....

本文編號(hào)：3982744