本文關(guān)鍵詞：T2加權(quán)圖像逐像素形態(tài)學(xué)分析方法的建立及其在AD疾病中的應(yīng)用

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【摘要】：醫(yī)學(xué)成像技術(shù),如CT(computed tomography)、核磁共振成像(Magnetic resonance imaging,MRI)、正電子發(fā)射斷層成像(position emission tomography,PET)等使研究人員能夠在正常的生理狀態(tài)下無創(chuàng)的觀察腦組織結(jié)構(gòu)以及腦功能活動而被廣泛應(yīng)用于腦科學(xué)基礎(chǔ)研究、疾病的臨床診斷和療效評估中。而核磁共振成像以其無創(chuàng)無輻射損傷、空間分辨率高、圖像對比度好、成像模態(tài)多等眾多優(yōu)點得到廣泛關(guān)注和應(yīng)用,特別是MRI腦結(jié)構(gòu)成像技術(shù)以其成像的穩(wěn)定性、軟組織對比度高等優(yōu)點已經(jīng)成為當(dāng)前應(yīng)用最為廣泛的輔助臨床診斷成像技術(shù)之一。目前常用的MRI腦結(jié)構(gòu)成像模態(tài)主要有T1加權(quán)圖像(T1Weighted Image,T1WI)、T2加權(quán)圖像(T2 Weighted Image,T2WI)、質(zhì)子密度像(Proton Density Weighted Image,PD)等。數(shù)據(jù)分析在醫(yī)學(xué)腦成像的研究中占有舉足輕重的地位,近年來,對磁共振腦結(jié)構(gòu)圖像的分析方法也由傳統(tǒng)意義上的醫(yī)生讀片的定性分析方法發(fā)展到基于感興趣區(qū)(regions of interest,ROI)的定量分析方法,以及近幾年使用最為廣泛的基于體素的統(tǒng)計分析方法(Voxel-Based Analysis,VBA)。逐像素形態(tài)學(xué)分析(Voxel-Based Morphometry,VBM)是目前使用最為廣泛的人腦磁共振T1加權(quán)成像統(tǒng)計分析平臺。磁共振腦T2加權(quán)成像是MRI腦結(jié)構(gòu)成像的重要組成部分,相比磁共振腦T1加權(quán)成像,雖然T2加權(quán)腦圖像組織對比度稍低,但是磁共振T2加權(quán)圖像主要反映組織病生理變化,其對病灶區(qū)域的檢測靈敏度要遠高于T1加權(quán)圖像,因此,磁共振腦T2加權(quán)圖像更有利于病灶的檢測,臨床專家在進行疾病診斷時更多的利用T2加權(quán)圖像,建立T2加權(quán)圖像的VBM分析方法對于臨床診斷、療效評估和基礎(chǔ)研究都有重要的意義。然而,由于T2加權(quán)圖像與T1加權(quán)圖像在成像原理、圖像各組織對比度等方面均存在較大的差異,目前已有的適用于磁共振腦T1加權(quán)成像的數(shù)據(jù)分析VBM平臺并不能用于磁共振腦T2加權(quán)成像的統(tǒng)計分析。因此,完成磁共振腦T2加權(quán)成像的逐像素形態(tài)學(xué)分析方法是目前亟待解決的問題。本論文完成了對磁共振T2加權(quán)圖像的逐像素形態(tài)學(xué)分析,建立了T2-VBM分析方法,然后利用該方法對建立的T2加權(quán)圖像病變區(qū)域灰度值升高組和病變區(qū)域灰度值降低組進行處理分析,用傳統(tǒng)VBM方法處理兩組對應(yīng)的T1加權(quán)圖像,最后利用反映檢測病變區(qū)域靈敏度的評價方法對比兩種方法的結(jié)果,良好的評價結(jié)果說明本文T2-VBM方法的檢測病灶區(qū)域的可靠性和有效性;接著將本文研究方法應(yīng)用于阿爾茲海默癥疾病模型,對掃描得到的T2加權(quán)圖像進行分析處理,將得到的結(jié)果與已有研究結(jié)果進行對比,為以后的研究分析提供更加可靠的借鑒依據(jù),另一方面也驗證本文研究方法的實用性。
【關(guān)鍵詞】：核磁共振成像 基于體素的形態(tài)學(xué)方法 T2加權(quán)圖像 高斯混合模型
【學(xué)位授予單位】：鄭州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41;R749.16
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-12
• 縮略語對照表12-13
• 1 引言13-23
• 1.1 磁共振成像簡介13-16
• 1.2 臨床常用的核磁共振結(jié)構(gòu)成像16-18
• 1.3 磁共振腦結(jié)構(gòu)圖像分析方法18-21
• 1.3.1 醫(yī)生定性讀片法18-19
• 1.3.2 感興趣區(qū)分析法19-20
• 1.3.3 基于體素的形態(tài)學(xué)分析法20-21
• 1.4 論文擬解決的問題21-22
• 1.5 論文內(nèi)容安排22-23
• 2 磁共振T2加權(quán)圖像逐像素形態(tài)學(xué)分析方法23-39
• 2.1 磁共振T2加權(quán)圖像分析方法研究進展23-28
• 2.1.1 VBR基于體素的T2弛豫時間測試分析方法23-24
• 2.1.2 T2-VBIS基于體素的T2加權(quán)圖像靈敏度迭代分析方法24-26
• 2.1.3 需要T1加權(quán)圖像輔助的T2-VBM方法26-28
• 2.2 磁共振T2 -VBM分析方法的校正分割技術(shù)路線28-31
• 2.3 磁共振T2-VBM方法分析過程31-37
• 2.4 磁共振T2-VBM的評價方法37-39
• 3 磁共振T2加權(quán)圖像逐像素形態(tài)學(xué)法驗證39-49
• 3.1 模擬數(shù)據(jù)模型40-42
• 3.2 磁共振T2-VBM分析方法的實現(xiàn)42-46
• 3.3 磁共振T2-VBM分析法結(jié)果及與T1-VBM方法結(jié)果對比46-49
• 4 T2-VBM分析方法在阿爾茲海默癥中的應(yīng)用49-56
• 4.1 數(shù)據(jù)基礎(chǔ)49-51
• 4.1.1 研究對象49-50
• 4.1.2 數(shù)據(jù)掃描50-51
• 4.1.3 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換51
• 4.2 數(shù)據(jù)分析51-52
• 4.3 分析結(jié)果52-54
• 4.4 討論54-56
• 5 總結(jié)展望56-58
• 5.1 總結(jié)56-57
• 5.2 展望57-58
• 參考文獻58-63
• 個人簡介及在學(xué)期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文與研究成果63-64
• 致謝64

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中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 樊麗丹;T2加權(quán)圖像逐像素形態(tài)學(xué)分析方法的建立及其在AD疾病中的應(yīng)用[D];鄭州大學(xué);2016年

2 胡寶麗;加權(quán)圖聚集算法研究[D];昆明理工大學(xué);2016年

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本文編號：767380