本文關(guān)鍵詞：基于偏張量特性改進(jìn)的DTI技術(shù)

  更多相關(guān)文章： 交叉纖維 擴(kuò)散張量成像 偏張量 極矢量

【摘要】：腦部纖維成像可以顯示腦白質(zhì)的發(fā)育情況、腦瘤與纖維束的關(guān)系等,作為臨床研究和應(yīng)用的重要依據(jù),研究者對(duì)腦纖維重建有著極大興趣。其中擴(kuò)散張量成像(Diffusion Tensor Imaging,簡(jiǎn)稱(chēng)DTI)是目前唯一能夠?qū)崿F(xiàn)活體腦纖維顯示的技術(shù),但對(duì)于交叉處纖維,DTI并不能顯示纖維的各自走向,現(xiàn)有方法中絕大部分均因掃描時(shí)間過(guò)長(zhǎng)而不適用于臨床。為解決此問(wèn)題,本文基于偏張量多極表示理論對(duì)DTI技術(shù)進(jìn)行了改進(jìn),主要工作內(nèi)容如下:(1)闡述了DTI原理,用自編Maple程序求出二階張量的主方向即找出基于DTI方法的纖維走向�；趲追N常用DTI方法用DTI Studio軟件對(duì)腦部結(jié)構(gòu)進(jìn)行了可視化研究;(2)首先通過(guò)說(shuō)明解決纖維交叉的重要性,介紹了目前常用顯示交叉纖維成像的兩種方法:四階張量成像和高階張量成像,并研究了兩種成像方法對(duì)交叉纖維角度的分辨率。其次基于鄒文楠教授提出的偏張量多極表示方法,用Tecplot軟件顯示了十階內(nèi)偏張量的0階和p階極圖,根據(jù)p階極圖可以很好的顯示偏張量多極矢量方向,將極矢量方向應(yīng)用于顯示腦纖維的走向。鑒于獲取高階張量數(shù)據(jù)所需掃描時(shí)間長(zhǎng)而不適用于臨床應(yīng)用,通過(guò)自編Maple程序僅對(duì)二階擴(kuò)散張量求解對(duì)應(yīng)的極矢量,即得到交叉纖維的走向。根據(jù)自編Maple程序得到的極矢量,應(yīng)用Matlab軟件分別對(duì)90°、60°、45°、30°和15°交叉纖維以及單根纖維的模擬數(shù)據(jù)進(jìn)行成像,可以清晰準(zhǔn)確地顯示不同夾角纖維的各自走向;(3)用C語(yǔ)言在VC++環(huán)境下編程讀取了DICOM(Digital Imaging and Communications in Medicine)掃描文件,經(jīng)Matlab軟件用多元線(xiàn)性回歸法構(gòu)建二階擴(kuò)散張量。經(jīng)過(guò)研究DTI算法與本文改進(jìn)的DTI算法,表明改進(jìn)DTI方法的適用性。最后分別用DTI技術(shù)和本文方法對(duì)某一實(shí)際患者腦白質(zhì)中的扣帶溝、胼胝體膝和島葉區(qū)進(jìn)行了成像,通過(guò)成像質(zhì)量對(duì)比可以明顯看出本文方法的優(yōu)勢(shì)。本文提出的方法不僅可以很好地顯示任意角度交叉纖維的各自走向,同時(shí)可以減少對(duì)病人的掃描時(shí)間,為DTI技術(shù)向高精度、低耗時(shí)、人性化方向發(fā)展提供了重要理論基礎(chǔ)。
【關(guān)鍵詞】：交叉纖維 擴(kuò)散張量成像 偏張量 極矢量
【學(xué)位授予單位】：南昌大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：R742
【目錄】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-8
• 第1章 緒論8-15
• 1.1 研究背景與意義8-11
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-13
• 1.3 本文主要研究?jī)?nèi)容13-15
• 第2章 DTI原理與方法15-26
• 2.1 二階擴(kuò)散張量成像15-19
• 2.1.1 磁共振成像原理15-16
• 2.1.2 擴(kuò)散加權(quán)成像原理16-18
• 2.1.3 DTI原理18-19
• 2.2 幾種常用DTI技術(shù)19-25
• 2.3 本章小結(jié)25-26
• 第3章 交叉纖維的成像方法26-43
• 3.1 纖維交叉問(wèn)題的提出26
• 3.2 四階擴(kuò)散張量成像26-29
• 3.3 高階擴(kuò)散張量成像29-31
• 3.4 基于偏張量多極表示的纖維成像31-42
• 3.4.1 擴(kuò)散張量的不可約分解31-34
• 3.4.2 偏張量的多極表示方法34-40
• 3.4.3 基于偏張量多極表示的交叉纖維成像40-42
• 3.5 本章小結(jié)42-43
• 第4章 實(shí)驗(yàn)成像與結(jié)果分析43-60
• 4.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)提取43-45
• 4.2 基于兩種DTI技術(shù)的Maple程序?qū)崿F(xiàn)45-48
• 4.2.1 基于改進(jìn)DTI技術(shù)的Maple編程實(shí)現(xiàn)45-47
• 4.2.2 基于現(xiàn)有DTI技術(shù)的Maple編程實(shí)現(xiàn)47-48
• 4.3 改進(jìn)的DTI算法與DTI算法的對(duì)比48-51
• 4.4 改進(jìn)DTI方法的可靠性51-56
• 4.4.1 主方向與極矢量方向間關(guān)系51-53
• 4.4.2 不同角度交叉纖維的各向異性分析53-55
• 4.4.3 基于改進(jìn)DTI方法的實(shí)際纖維成像55-56
• 4.5 基于兩種算法對(duì)實(shí)際掃描數(shù)據(jù)成像對(duì)比56-59
• 4.6 本章小結(jié)59-60
• 第5章 總結(jié)與展望60-62
• 5.1 總結(jié)60-61
• 5.2 展望61-62
• 致謝62-63
• 參考文獻(xiàn)63-66
• 附錄A 四階張量系數(shù)求解的自編Maple程序66-69
• 附錄B 二階偏張量多極表示的自編Maple程序69-74
• 附錄C 二階張量主方向的自編Maple程序74-76

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前6條

1 許優(yōu)優(yōu);馮遠(yuǎn)靜;牛延棚;吳燁;;高階張量反卷積非負(fù)約束的纖維方向分布估計(jì)方法[J];系統(tǒng)科學(xué)與數(shù)學(xué);2014年07期

2 錢(qián)萬(wàn)強(qiáng);朱慶平;沈建磊;;我國(guó)腦科學(xué)研究戰(zhàn)略部署及發(fā)展情況淺析[J];生命科學(xué);2014年06期

3 張艷;宋志堅(jiān);;腦白質(zhì)纖維束跟蹤算法的研究進(jìn)展[J];復(fù)旦學(xué)報(bào)(醫(yī)學(xué)版);2014年01期

4 李蓉;馮遠(yuǎn)靜;邵開(kāi)來(lái);王哲進(jìn);;磁共振擴(kuò)散高階張量成像的腦白質(zhì)纖維微結(jié)構(gòu)模型及特征提取算法[J];中國(guó)生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)報(bào);2012年03期

5 李清美;;DICOM格式醫(yī)學(xué)圖像的讀取與顯示[J];泰山醫(yī)學(xué)院學(xué)報(bào);2010年08期

6 胡陽(yáng)秋,高小榕,高上凱;醫(yī)學(xué)圖像DICOM格式轉(zhuǎn)換軟件的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J];北京生物醫(yī)學(xué)工程;2000年04期

，

本文編號(hào)：752316