本文選題：血管 + 細(xì)胞　； 參考：《華中科技大學(xué)》2014年博士論文

【摘要】：腦是人體中最重要也是最復(fù)雜的器官。然而,人類至今對(duì)腦的內(nèi)部精細(xì)結(jié)構(gòu)和工作機(jī)理知之甚少。腦由緊密關(guān)聯(lián)的神經(jīng)元、膠質(zhì)細(xì)胞和血管組成,在系統(tǒng)水平理解其精細(xì)構(gòu)筑對(duì)理解腦功能和工作機(jī)理、解析腦功能信號(hào)、理解一些神經(jīng)精神疾病發(fā)生機(jī)理和腦發(fā)育過(guò)程都有重要的意義。然而,受限于標(biāo)記成像和圖像處理方法,哺乳動(dòng)物(比如小鼠)腦的血管-細(xì)胞構(gòu)筑分析仍然局限在局部皮層,缺乏在多個(gè)層次的全腦范圍定量研究。為此,本文構(gòu)建了在全腦范圍系統(tǒng)性定量分析血管-細(xì)胞精細(xì)構(gòu)筑結(jié)構(gòu)的方法,并應(yīng)用該方法在功能柱、腦區(qū)和全腦水平等不同空間尺度,展開(kāi)了正常成年小鼠腦的血管與細(xì)胞構(gòu)筑特征的研究。 本文基于顯微光學(xué)切片斷層成像系統(tǒng)采集的尼氏染色和印度墨水灌注小鼠全腦圖像數(shù)據(jù)集,設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了海量圖像血管-細(xì)胞矢量化和定量分析方法。其中,針對(duì)血管的矢量化,本文重點(diǎn)解決了三個(gè)關(guān)鍵技術(shù)問(wèn)題：①采用迭代式追蹤的矢量化方案,克服傳統(tǒng)骨架化方法易受噪聲和背景不均勻干擾的問(wèn)題；②采用無(wú)形狀和尺度假設(shè)的追蹤方法,克服模型匹配方法難以同時(shí)追蹤大血管和毛細(xì)血管的問(wèn)題；③設(shè)計(jì)模塊化的算法,在血管追蹤過(guò)程中,根據(jù)管徑變化自動(dòng)選擇適用的模塊,在高信噪比的大血管中使用快速計(jì)算模塊,在低信噪比的小血管中使用高魯棒性模塊,實(shí)現(xiàn)快速而準(zhǔn)確的追蹤。圖像中的細(xì)胞基于FARSIGHT軟件進(jìn)行矢量化。基于矢量化結(jié)果,本文設(shè)計(jì)了同時(shí)定量分析血管-細(xì)胞構(gòu)筑的軟件,并實(shí)現(xiàn)了四種參數(shù)的計(jì)算：血管長(zhǎng)度密度、血管體積比密度、細(xì)胞個(gè)數(shù)密度和細(xì)胞到最近血管距離。此外,為克服全腦血管分析的速度問(wèn)題,本文設(shè)計(jì)了基于片段的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),實(shí)現(xiàn)了滑動(dòng)窗口內(nèi)節(jié)點(diǎn)的快速檢索和計(jì)算。 利用已構(gòu)建的方法,本文分別在功能柱、腦區(qū)和全腦水平研究了正常鼠腦血管-細(xì)胞構(gòu)筑特征。在功能柱水平,本文研究了桶狀皮層功能柱間血管-細(xì)胞分布特異性和相似性問(wèn)題。在皮層的第IV層,發(fā)現(xiàn)穿透血管和微細(xì)血管在功能柱間有特異性分布,而穿透血管分叉對(duì)于鄰近桶存在跨越性連接和選擇性連接。這些直接三維重建和定量分析結(jié)果與經(jīng)典的桶狀皮層血管供應(yīng)模型和國(guó)際同行的近期相關(guān)研究結(jié)果都存在差異,可能表明血管在功能柱間的分布特異性比現(xiàn)有認(rèn)識(shí)更為復(fù)雜。在全腦范圍的腦區(qū)水平,本文矢量化和分析了六個(gè)典型腦區(qū)(前額葉、初級(jí)運(yùn)動(dòng)皮層、桶狀皮層、初級(jí)視覺(jué)皮層、紋狀體和杏仁核)的血管-細(xì)胞構(gòu)筑。計(jì)算各個(gè)參數(shù)間的相關(guān)性,發(fā)現(xiàn)細(xì)胞到最近血管距離和血管長(zhǎng)度密度存在顯著的線性相關(guān)性,這個(gè)結(jié)果有助于血管成像結(jié)果的數(shù)據(jù)解析。在全腦水平,本文首次實(shí)現(xiàn)了完整小鼠腦血管的矢量化,并構(gòu)建了一個(gè)全腦血管長(zhǎng)度密度譜。密度譜的構(gòu)建對(duì)于腦代謝和腦功能成像研究有重要的意義。 總之,本文構(gòu)建了在全腦范圍定量研究血管-細(xì)胞精細(xì)三維構(gòu)筑的方法,并應(yīng)用于正常成年小鼠腦的研究。這一高度整合的方法為精細(xì)的血管-細(xì)胞構(gòu)筑提供了一個(gè)系統(tǒng)性的研究視角,打開(kāi)了在正常、發(fā)育和疾病狀態(tài)哺乳動(dòng)物腦中探索血管-細(xì)胞構(gòu)筑的窗口。
[Abstract]:The brain is the most important and most complicated organ in the human body . However , the human brain has little knowledge about the internal fine structure and the working mechanism of the brain . The brain consists of closely related neurons , glial cells and blood vessels . It is important to understand the brain function and the working mechanism , analyze the brain function signal , understand the mechanism of neuropsychiatric diseases and the process of brain development .

In this paper , the method of vectorization and quantitative analysis of mass image vascular - cell vectorization is designed based on the data set of nishi staining and Indian ink perfusion mice collected by micro - optical slice imaging system . In this paper , we focus on the vectorization of blood vessels .
( 2 ) It is difficult to trace the problems of large blood vessels and capillary vessels simultaneously by using the method of non - shape and scale hypothesis , which overcomes the difficulty of model matching .
( 3 ) In order to overcome the velocity problem of total cerebral vascular analysis , this paper designs a data structure based on fragment , which realizes the fast retrieval and calculation of the nodes in the sliding window .

In this paper , we studied the vascular - cell distribution specificity and similarity in functional columns , brain regions and whole brain .

In conclusion , this paper constructs a method for quantitative study of vascular - cell fine three - dimensional architecture in the whole brain region , and is applied to the study of normal adult mouse brain . This highly integrated approach provides a systematic study view of vascular - cell architecture and opens a window for the exploration of vascular - cell architecture in normal , developmental and diseased mammalian brain .

【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：R741

【參考文獻(xiàn)】

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1 吳景鵬;馮杭;黃臣;龔輝;李安安;;中國(guó)數(shù)字人血管的分割和重建方法研究[J];計(jì)算機(jī)與數(shù)字工程;2010年11期

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1 李安安;用于繪制高分辨小鼠全腦圖譜的斷層成像系統(tǒng)研究[D];華中科技大學(xué);2010年

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本文編號(hào)：1733621