磁共振彌散張量成像中的失真?zhèn)斡靶Ｕ袄w維束可視化研究.pdf

1、磁共振彌散成像(dMRI)是一種非侵入式觀察活體組織微觀結(jié)構(gòu)的現(xiàn)代方法，它利用磁共振成像的技術(shù)測量計算生物組織微觀結(jié)構(gòu)。彌散加權(quán)成像(DWJ)施加彌散敏感梯度磁場，獲得微觀結(jié)構(gòu)的水分子彌散信息，并通過多組彌散加權(quán)圖像計算彌散張量。彌散張量成像(DTI)可進行數(shù)據(jù)重建和可視化，其中纖維束成像(Tractography)技術(shù)可進一步得到大腦白質(zhì)神經(jīng)纖維的走向軌跡。研究表明，纖維束成像可視化和纖維束聚類分析不僅有助于研究腦神經(jīng)纖維結(jié)構(gòu)和功能聯(lián)

2、系，而且在臨床診治上有重要價值，如用于多種神經(jīng)、精神疾病的診斷、外科術(shù)前方案制定和手術(shù)導(dǎo)航等。
　　 貫穿本文的完整研究流程為：首先對原始DWI圖像渦流失真進行系統(tǒng)性校正處理，估計出DTI成像的彌散張量，然后計算基于DTI張量的全腦纖維跟蹤，并實現(xiàn)一種新的纖維束成像可視化方法，最后完成纖維束聚類分析。針對上述研究框架中三個主要部分進行研究，第一部分對DWI圖像數(shù)據(jù)的渦流偽影系統(tǒng)性校正算法改進，第二部分是基于DTI彌散張量的纖維跟

3、蹤及基于線光照模型的纖維可視化，第三部分進行纖維束聚類顯示和分析。
　　 本文研究的主要內(nèi)容和成果如下：
　　 1.分析了導(dǎo)致DWI圖像變形的渦流磁場產(chǎn)生原因及其物理模型，總結(jié)了DWI成像中解決渦流失真?zhèn)斡暗娜惙椒?，并綜述了基于圖像配準后處理方法的渦流失真校正算法。提出了首先對失真變形圖像使用CSF-Mask-ICC校正算法，得到各層圖像的失真估計參數(shù)，后將失真估計參數(shù)作平滑后進行系統(tǒng)性校正，在考慮高b值DWI圖像不適

4、合直接使用ICC問題的同時，也綜合考慮相鄰層之間的參數(shù)關(guān)系，得到優(yōu)化的配準參數(shù)。實驗結(jié)果驗證了算法能提高渦流失真校正的精確度。
　　 2.綜述了線性傳播纖維跟蹤法，包括FACT和Tensorline算法，實現(xiàn)了Tensorline算法跟蹤算法，并分析比較了兩種纖維跟蹤算法的優(yōu)劣。提出了在纖維束可視化中使用線模型代替?zhèn)鹘y(tǒng)的圓柱多面體模型(或稱流管Streamtubes)來可視化表達纖維，引入了兩種面向線模型的局部光照模型：最大反射

5、原則和圓柱體平均法，使用并行渲染以滿足交互性需求。實現(xiàn)了全腦纖維跟蹤可視化渲染，與流管可視化結(jié)果的觀察比較表明線光照模型的使用提高了顯示效果，同時克服了交互操作的延遲性問題。
　　 3.分析了白質(zhì)神經(jīng)纖維的形狀等特點，據(jù)此引入了幾種常用的纖維束相似性度量，包括最近鄰距離、Hausdorff距離和歐幾里德特征空間等。分析了近來被用于纖維束聚類的非監(jiān)督學(xué)習(xí)聚類算法，并實現(xiàn)了多種聚類算法的纖維聚類。本文纖維聚類研究目的是克服纖維束雜亂