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弥散张量成像中的纤维跟踪算法的研究

作　者: 宋立凤
导　师: 邢伟
学　校: 东北大学
专　业: 运筹学与控制论
关键词: 弥散张量成像纤维跟踪特征值和特征向量鲁棒性分数各向异性
分类号: O482.531
类　型: 硕士论文
年　份: 2008年
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内容摘要

弥散张量成像(DTI)是一个相当新的磁共振成像技术。它显示组织里水分子的弥散运动。表观弥散系数(ADC)用来测量组织中的弥散程度。在结构组织中,表观弥散系数的大小依赖于弥散的方向。沿着结构方向的表观系数比垂直方向要大。DTI测得六个方向上的ADC值。把这六个方向的ADC值构造成一个3×3的对称的弥散张量矩阵,并求出其三个特征值和对应的特征向量；三个特征向量互相垂直,其中最大特征值所对应的特征向量为主弥散方向。纤维跟踪的工作是通过磁共振影像的弥散张量影像,找到脑白质中水弥散的路径。纤维跟踪技术包括两个方面：1)水的路径用纤维束表示。2)纤维方向与弥散张量主特征向量方向相对应。为了克服神经纤维数据离散性的障碍,找到最可能的神经纤维路径,我们提出了一种新的基于弥散张量成像的鲁棒纤维跟踪算法。其鲁棒性在于对纤维的走向分为三种情况进行考虑,并综合了由张量分析得到的纤维的可能走向、分数各向异性指数、纤维的前一点走向。在求解纤维与体素边界交点时使用了3D Cyrus Beck算法。在执行中,我们使用了六个ADC数据,它们来自健康的人脑的磁共振影像。每一个数据都是128×128×30的三维数据。并应用Mathematica软件在感兴趣区域进行了纤维跟踪算法的实现。结果,这种方法能更好的描述大脑中脑白质的纤维分布。实验由MRI-DTI数据来呈现。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-9
第1章绪论  9-13
  1.1 引言  9-10
  1.2 研究的背景和意义  10
  1.3 本文研究的目的、方法和取得的结果  10-13
第2章磁共振弥散加权成像  13-21
  2.1 弥散  13-15
    2.1.1 自由弥散  13-14
    2.1.2 受限弥散  14-15
  2.2 弥散加权成像(DWI)的物理基础  15-16
  2.3 DWI信号形成机制  16
  2.4 DWI成像的基本原理及定量分析  16-18
  2.5 ADC图(表观弥散系数)  18-19
  2.6 本章小结  19-21
第3章弥散张量成像  21-35
  3.1 脑白质的特点和各向异性弥散  21-22
  3.2 弥散张量成像的成像原理  22-23
  3.3 弥散张量的测定  23-25
  3.4 弥散张量的一些定量参数  25-32
    3.4.1 弥散张量的迹(Trace)  25
    3.4.2 弥散张量的特征值和特征向量  25-27
    3.4.3 弥散张量的各向异性指数  27-32
  3.5 弥散张量的数据显示方法  32-34
    3.5.1 弥散特征指标彩色编码显示  32
    3.5.2 主方向彩色编码显示  32-33
    3.5.3 弥散特征向量椭球显示法  33-34
  3.6 弥散张量成像的应用  34
  3.7 本章小结  34-35
第4章弥散张量成像中的纤维跟踪技术  35-45
  4.1 纤维跟踪技术基本原理和方法  35-37
    4.1.1 纤维跟踪技术的基本原理  35-36
    4.1.2 纤维跟踪的起始和终止  36
    4.1.3 脑白质纤维跟踪的局限性  36-37
    4.1.4 大脑的连通性  37
  4.2 现有纤维跟踪算法的总结  37-44
    4.2.1 连续示踪纤维分配技术  38-39
    4.2.2 张量弯曲法  39-41
    4.2.3 向量选择跟踪法  41-42
    4.2.4 相关向量加权跟踪法  42-44
  4.3 本章小结  44-45
第5章鲁棒纤维跟踪算法及实现  45-59
  5.1 准备工作  45-47
    5.1.1 数据介绍  45
    5.1.2 构造张量矩阵  45-46
    5.1.3 计算张量矩阵的特征值特征向量及各向异性指数  46-47
  5.2 鲁棒纤维跟踪算法  47-56
    5.2.1 种子点的选择与纤维跟踪结束条件  47
    5.2.2 纤维走向的确定  47-48
    5.2.3 Cyrus-Beck算法  48-54
    5.2.4 工作流程  54-56
  5.3 重建结果  56-57
  5.4 讨论  57
  5.5 本章小结  57-59
第6章总结和展望  59-61
参考文献  61-65
致谢  65-67
攻读硕士期间发表的论文及参加项目  67

弥散张量成像中的纤维跟踪算法的研究

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