本文關鍵詞：基于擴散張量成像的人腦三維張量模板構建研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：擴散張量成像技術(diffusion tensor imaging, DTI)是一種無侵入性的活體大腦成像技術，這種成像技術可以檢測水分子在大腦不同區(qū)域內的擴散特性，從而提供傳統(tǒng)的結構MNI成像技術難以捕捉到的白質纖維束走向的信息。這種成像手段擴展了神經影像研究領域的數據采集、數據分析和處理的手段，豐富了描述人類大腦微觀結構的表示方法。 基于擴散張量成像的大腦張量圖譜構建是神經影像研究框架中的一個非常重要的研究方向。這個研究方向是通過采集大樣本集的正常人擴散張量圖像數據，進行統(tǒng)計意義上的建模，并構建出包含樣本集中正常人解剖結構的共同特性的數字化統(tǒng)計圖譜，是檢測大腦白質結構形態(tài)的基礎。目前，國內外相關的研究還處于起步階段。 擴散張量圖像在數學意義上是一個三維的二階張量，所以，對于張量圖譜的構建主要涉及到張量模型的構建、張量圖像的配準、張量圖像的平均算法等問題。本文的研究主要是將基于傳統(tǒng)標量結構MRI圖像的圖譜的構建方法加以改進，然后運用到三維張量圖譜的構建中。具體研究的創(chuàng)新點如下： 首先，在二階張量場模型的構建過程中，引入了一種新的EPI序列校正方法對圖像進行校正。使用這種校正方法可以在一定程度可以減小DTI圖像掃描過程中產生的頭動誤差及渦流噪聲，同時可以增強圖像的輪廓信息，以至于能夠更精準的構建二階張量場模型。 其次，使用T1結構圖像進行醫(yī)學圖像配準，，然后將配準參數作用到DTI圖像上。由于T1結構圖像具有與DTI圖像相同的大腦幾何學結構信息，并且，相對對DTI圖像，T1結構圖像具有更強的信噪比，使用T1結構圖像進行圖像圖像配準時，可以得到更精準的配準參數。 再次，使用了兩種張量圖像的平均算法進行圖譜構建。由于二階張量圖像結構的特異性，除了一般的線性平均算法以外，我們的研究引入了一種基于Fréchet平均的平均算法對張量圖像進行平均。然后，使用多種評估手段對這兩種平均算法進行評估。 最后，使用一種基于組的正常人大腦張量圖譜構建方法進行張量圖譜的構建。這種方法構建出樣本集中每個個體與平均空間的變換場，并將變換場作用至圖像配準過程中。這種方法可以在一定程度上減少樣本集中個體樣本被試之間的差異，從而更好的體現樣本集中正常人解剖結構的共同特性。這種特定研究需求的張量圖譜可以減少圖像配準的帶來的偏差，同時也可以增強統(tǒng)計分析結果的可靠性。
【關鍵詞】：擴散張量成像 二階張量 張量圖譜 構建方法 評估方法
【學位授予單位】：西安電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：R741.044
【目錄】：

• 摘要3-5
• Abstract5-9
• 第一章 緒論9-17
• 1.1 研究背景及意義9-10
• 1.2 擴散張量成像的發(fā)展背景10-11
• 1.3 磁共振成像的概念和方法11
• 1.4 擴散張量成像的基本概念11-15
• 1.5 論文的研究內容15
• 1.6 論文的組織結構15-17
• 第二章 擴散張量圖譜的研究現狀17-27
• 2.1 引言17-18
• 2.2 擴散張量成像的數據處理和分析18-19
• 2.3 醫(yī)學圖像配準概述19-20
• 2.4 基于擴散張量成像的醫(yī)學圖像配準20-22
• 2.5 人體顱腦數字化統(tǒng)計模板研究現狀22-23
• 2.6 基于擴散張量成像的統(tǒng)計模板研究現狀23-27
• 第三章 基于結構 MRI 配準的人腦張量圖譜構建27-47
• 3.1 引言27-28
• 3.2 三維擴散張量圖像圖譜構建28-45
• 3.2.1 數據的采集28
• 3.2.2 數據的預處理28-30
• 3.2.3 聯(lián)合配準30-32
• 3.2.4 非線性配準32-35
• 3.2.5 張量圖像的方向校正35-37
• 3.2.6 基于擴散張量圖像的統(tǒng)計圖譜構建37-42
• 3.2.7 基于擴散張量圖像的圖譜評估42-45
• 3.3 本章小結45-47
• 第四章 基于組的正常人大腦張量圖譜構建47-57
• 4.1 引言47-48
• 4.2 正常人大腦張量圖譜構建48-54
• 4.2.1 數據的采集48
• 4.2.2 數據的預處理48-49
• 4.2.3 基于仿射變換的擴散張量圖像配準49-50
• 4.2.4 基于 B 樣條非線性圖像配準的空間變換場構建50-51
• 4.2.5 實驗結果51-54
• 4.3 小結54-57
• 第五章 結束語57-61
• 5.1 本文工作總結57-58
• 5.2 未來工作展望58-61
• 致謝61-63
• 參考文獻63-69
• 讀研期間的研究成果69-70

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本文編號：337875