大腦灰質(zhì)核團(tuán)與諸多神經(jīng)性疾病有著緊密的關(guān)聯(lián),因此對(duì)大腦灰質(zhì)核團(tuán)的研究在探究相關(guān)疾病的病理機(jī)制與臨床治療效果有著廣泛的意義。精確的大腦核團(tuán)自動(dòng)分割技術(shù)會(huì)給予核團(tuán)的形態(tài)以及功能等方面定量研究極大的幫助。本文將探究多種自動(dòng)分割方法在磁共振定量磁化率圖像中對(duì)大腦灰質(zhì)核團(tuán)分割的應(yīng)用。本文闡述了大腦灰質(zhì)核團(tuán)在磁共振圖像中分割的難點(diǎn)與磁共振定量磁化率圖像在這方面研究的優(yōu)勢(shì)。本文分割的對(duì)象是尾狀核、殼核、蒼白球、齒狀核、黑質(zhì)、紅核六種重要的灰質(zhì)核團(tuán)。目前,圖集法是大腦灰質(zhì)核團(tuán)分割中最常用的技術(shù)。本文分別探究了單圖集標(biāo)簽傳播法與多圖集標(biāo)簽融合法的分割準(zhǔn)確度。研究結(jié)果表明圖集法在分割黑質(zhì)與紅核時(shí),分割結(jié)果同人工分割結(jié)果差異較大。針對(duì)上述結(jié)果,本文提出了基于種子點(diǎn)不連通性的水平集方法分割黑質(zhì)與紅核。該方法能有效提升分割的準(zhǔn)確度且能實(shí)現(xiàn)對(duì)這兩個(gè)核團(tuán)的自動(dòng)分割。在帕金森病人組與正常被試組的對(duì)比實(shí)驗(yàn)中,基于種子點(diǎn)不連通性的水平集法、圖集法與水平集法對(duì)黑質(zhì)與紅核的分割結(jié)果均未表明兩組被試者之間存在顯著性差異。最后,本文探究了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法在磁共振定量磁化率圖像中對(duì)大腦灰質(zhì)核團(tuán)分割效果。結(jié)果表明該方法的分割準(zhǔn)確性要高于目前常用的圖集分割方法。不斷積累的訓(xùn)練數(shù)據(jù)量與不斷優(yōu)化的分割網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)使得這一方法在圖像自動(dòng)分割領(lǐng)域具有非常大的潛力。
【學(xué)位單位】：華東師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：R741;TP391.41
【部分圖文】：

定量磁化率成像技術(shù)首先利用磁共振成像的相位信息獲取組織局部的磁場(chǎng)圖變化信息，通過(guò)磁場(chǎng)圖與磁化率之間的物理關(guān)系來(lái)反演出磁化率分布的圖像。其中磁場(chǎng)圖與磁化率分布的關(guān)系可以近似的表示為一個(gè)磁偶極子同磁化率分布的卷積。一般磁共振數(shù)據(jù)由梯度回波序列（Gradient echo，GRE）獲取，定量磁化率圖像的重建過(guò)程包含以下幾步：（1）數(shù)據(jù)預(yù)處理（磁場(chǎng)圖的擬合與相位解纏繞）；（2）背景場(chǎng)去除；（3）磁化率反演。一些大腦灰質(zhì)核團(tuán)例如紅核、黑質(zhì)與底丘腦核在傳統(tǒng)的磁共振 T1 加權(quán)模態(tài)下，組織的邊緣并不明顯，對(duì)比度較低。而這些具有較高鐵含量的核團(tuán)組織在定量磁化率圖像中具有較好的組織對(duì)比度[10]。相比于磁共振 T2*加權(quán)模態(tài)與 R2*模態(tài)，定量磁化率圖像對(duì)組織病理學(xué)的變化更加敏感，具有更好的臨床研究?jī)r(jià)值[14,15]。

圖 1.2 單圖集標(biāo)簽傳播分割策略示意圖。圖集法的主要思路是采用全局與局部?jī)刹颗錅?zhǔn)的方式將圖集中的模板配準(zhǔn)到被試圖像，并利用相同的配準(zhǔn)變換方式對(duì)圖集中的標(biāo)記圖進(jìn)行變換，獲得與被試圖像對(duì)應(yīng)的分割標(biāo)記圖。針對(duì) QSM 模態(tài)的磁共振圖像，Lim 等人[19]拓展了 Eve 圖集，增加了定量磁化率對(duì)比度，針對(duì)大腦中富含鐵成分組織進(jìn)行分割。由于受到圖像配準(zhǔn)準(zhǔn)確度與被試圖像同圖集模板結(jié)構(gòu)相似程度的影響，單圖集標(biāo)簽傳播法的分割結(jié)果準(zhǔn)確度有限[16。因此多圖集標(biāo)簽融合的分割方法被提出，用以提高分割準(zhǔn)確性與魯棒性。采用標(biāo)簽傳播的方式將多個(gè)圖集配準(zhǔn)到被試空間，生成多個(gè)被試分割標(biāo)記圖。最大決策投票[20]（Majorityvoting）或者加權(quán)投票[21,22]（Weightedvoting）等策略可以將多個(gè)分割標(biāo)記融合獲得最終的分割標(biāo)記圖。相比于單圖集標(biāo)簽傳播方法，多圖集標(biāo)簽融合的方法可以更好地克服不同被試大腦組織結(jié)構(gòu)的多樣性，取得了不俗的分割效果。但是多圖集標(biāo)簽融合方法的

華東師范大學(xué) 2018 屆碩士學(xué)位論文此，定量磁化率成像圖像之間的配準(zhǔn)是基于模圖（T2*加權(quán)-T2*加權(quán)）配準(zhǔn)方式。在同一次的采集過(guò)程中，模圖與定量磁化率圖像具有相同的解剖學(xué)信息在空間坐標(biāo)中相互對(duì)應(yīng)。本文采用的全局與局部非剛性配準(zhǔn)方法分別為 AIR 仿射變換[23,2Demons[25,26]變形場(chǎng)配準(zhǔn)。采用的圖集來(lái)自于由約翰霍普金斯大學(xué) MRI St(http://www.mristudio.org) 平 臺(tái) 提 供 的 Eve atlas 圖 集 ， 包 含 標(biāo) 準(zhǔn) 的 模（EveGreMag）、QSM 圖（EveQSM）與對(duì)應(yīng)的人工分割標(biāo)記圖（EvePM）集內(nèi)所有圖像的分辨率為 181mm 217mm 181mm。具體的分析流程見(jiàn)圖 2
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