本文關(guān)鍵詞：基于MR擴(kuò)散張量成像的圖像配準(zhǔn)算法研究

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【摘要】：擴(kuò)散張量成像(diffusion tensor imaging, DTI)是上世紀(jì)90年代提出的一種基于人體水分子擴(kuò)散運(yùn)動(dòng)的核磁共振成像技術(shù)(magnetic resonance imaging,MRI),是一種非侵入式分析人腦內(nèi)部神經(jīng)組織的顯像方法。DTI圖像是由一組不同方向信息的擴(kuò)散加權(quán)成像(diffusion weight imaging, DWI)構(gòu)成,不僅包含了腦白質(zhì)組織的標(biāo)量信息,還包含了腦白質(zhì)走行方向(纖維束)的矢量信息。而通過定量計(jì)算和纖維追蹤就能夠獲得突顯腦白質(zhì)纖維的解剖信息和描述腦白質(zhì)纖維走向的方向信息。然而,為了獲得準(zhǔn)確的腦白質(zhì)纖維的解剖信息和方向信息,在進(jìn)行定量計(jì)算之前,需要對DTI圖像中每個(gè)DWI圖像進(jìn)行配準(zhǔn)。 與傳統(tǒng)MRI的圖像配準(zhǔn)不同,從配準(zhǔn)的內(nèi)容上來說,DTI圖像配準(zhǔn)不僅包含了被試自身生理活動(dòng)所引起的微小頭動(dòng),還包含了在成像過程中成像序列導(dǎo)致主磁場不均勻性而引發(fā)的渦流效應(yīng)；而從配準(zhǔn)的方法上來說,由于DTI成像有別于常規(guī)MRI成像,無法直接使用傳統(tǒng)MRI的配準(zhǔn)方法。 本文首先對DTI原理及其數(shù)據(jù)處理方法進(jìn)行了詳細(xì)的介紹。并介紹了用于DTI圖像的常規(guī)配準(zhǔn)算法以及當(dāng)前DTI圖像配準(zhǔn)算法的研究進(jìn)展,歸納和總結(jié)了當(dāng)前DTI圖像配準(zhǔn)算法所存在的問題。在此基礎(chǔ)上本文提出了一種新的DTI配準(zhǔn)算法用于改進(jìn)常規(guī)DTI配準(zhǔn)算法所產(chǎn)生的局部配準(zhǔn)混亂現(xiàn)象。 此外,在采集DTI時(shí),被試的頭動(dòng)還會(huì)引起擴(kuò)散梯度方向的相對改變,故理論上還需要對其進(jìn)行梯度校正。然而,目前對于DTI梯度校正算法卻沒有一個(gè)合適的評價(jià)方法,因此本文設(shè)計(jì)了一個(gè)DTI Phantom實(shí)驗(yàn)用于評價(jià)DTI的梯度校正算法。 同時(shí),為了凸顯圖像DTI技術(shù)在腦科學(xué)領(lǐng)域的研究意義,本文進(jìn)行了一項(xiàng)基于雙相障礙患發(fā)病機(jī)制的DTI初步科學(xué)研究工作。
【關(guān)鍵詞】：擴(kuò)散張量成像 圖像配準(zhǔn) 梯度校正 Phantom實(shí)驗(yàn)
【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】：2013
【分類號】：R310
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-7
• 目錄7-9
• 圖片目錄9-10
• 縮略語對照表10-11
• 1 引言11-14
• 1.1 擴(kuò)散張量成像圖像配準(zhǔn)的研究背景11
• 1.2 擴(kuò)散張量成像圖像配準(zhǔn)的研究意義11-12
• 1.3 本論文的主要工作及創(chuàng)新點(diǎn)12
• 1.4 本文的組織結(jié)構(gòu)12-14
• 2 擴(kuò)散張量成像原理及其數(shù)據(jù)處理方法14-26
• 2.1 擴(kuò)散加權(quán)成像的基本原理14-15
• 2.2 擴(kuò)散張量成像的基本原理15-17
• 2.3 擴(kuò)散張量成像的定量分析17
• 2.4 擴(kuò)散張量成像纖維追蹤技術(shù)17-19
• 2.5 DTI的組分析19-26
• 2.5.1 DTI定量計(jì)算的組分析19-24
• 2.5.2 DTI纖維追蹤的組分析24-26
• 3 基于擴(kuò)散張量成像的圖像配準(zhǔn)算法26-34
• 3.1 傳統(tǒng)的DTI配準(zhǔn)算法26-31
• 3.2 DTI配準(zhǔn)算法的改進(jìn)31-34
• 3.2.1 基于互信息相似性測度的改進(jìn)31-32
• 3.2.2 基于參考圖像的改進(jìn)32
• 3.2.3 校正斷層間的頭動(dòng)偽影32-34
• 4 擴(kuò)散張量成像的梯度校正的Phantom實(shí)驗(yàn)34-42
• 4.1 DTI梯度校正34-36
• 4.1.1 頭動(dòng)引起梯度方向的相對改變34-35
• 4.1.2 梯度校正35-36
• 4.2 DTI Phantom的設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)獲取36-37
• 4.2.1 Phantom的設(shè)計(jì)36-37
• 4.2.2 Phantom的DTI數(shù)據(jù)的獲取37
• 4.3 實(shí)驗(yàn)方法37-38
• 4.4 結(jié)果和討論38-42
• 4.4.1 定性評價(jià)38-40
• 4.4.2 定量評價(jià)40-42
• 5 基于最大調(diào)和互信息的擴(kuò)散張量圖像配準(zhǔn)算法42-54
• 5.1 最大調(diào)和互信息42-44
• 5.1.1 調(diào)和熵42-43
• 5.1.2 最大調(diào)和互信息43-44
• 5.2 圖像配準(zhǔn)44-48
• 5.2.1 圖像DTI獲取44
• 5.2.2 圖像Masking和背景消除44-45
• 5.2.3 圖像配準(zhǔn)45-47
• 5.2.4 配準(zhǔn)的評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)47-48
• 5.3 結(jié)果和討論48-54
• 5.3.1 結(jié)果48-51
• 5.3.2 討論51-54
• 6 總結(jié)和展望54-56
• 6.1 工作總結(jié)54-55
• 6.2 工作展望55-56
• 參考文獻(xiàn)56-59
• 個(gè)人簡介59-60
• 致謝60

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 聶彬彬;翟晶晶;王麗婧;趙書俊;單保慈;;擴(kuò)散張量成像定量分析技術(shù)研究進(jìn)展[J];中國醫(yī)學(xué)影像技術(shù);2010年03期

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本文編號：979119