DTI圖像去噪方法研究.pdf

1、擴散張量成像(DTI)是新近發(fā)展起來的一種成像方式。這種成像技術通過水分子擴散引起的磁共振信號衰減來獲得生物體內(nèi)水擴散的方向、量級和各向異性等信息。由于DTI可以提供其他成像方式(如斷層掃描成像--CT，傳統(tǒng)核磁共振成像--MRI)所不能提供的白質(zhì)纖維走行等獨特信息，且具有非侵入和不需要造影劑等優(yōu)點，所以在理論研究和臨床應用領域均引起了極大關注。特別是，擴散張量神經(jīng)纖維束成像技術是目前非侵入獲得活體白質(zhì)結構的唯一手段，因此具有重要的臨床

2、價值。 由于DTI數(shù)據(jù)的信噪比較低，會影響張量場數(shù)據(jù)可視化的效果。特別是進行白質(zhì)束等纖維結構走行的跟蹤時，被噪聲污染的張量表現(xiàn)在方向排列上雜亂、不規(guī)則，使得跟蹤出來的纖維結構不夠平滑，甚至得到錯誤的結果，大大限制了DTI的應用。因此，對圖像或者張量場進行恢復(去噪)處理是進行理論和應用研究的關鍵環(huán)節(jié)。 DTI圖像具有向量特性，對其進行去噪處理一直是擴散張量數(shù)據(jù)處理研究領域的熱點和難點問題。迄今為止，還沒有DTI圖像平滑的

3、“金”標準。為了尋找適合DTI圖像特征的去噪方法，本論文結合有關科研項目，在對DTI進行噪聲性能分析的基礎上研究了適用于DTI的圖像去噪方法，并基于模擬和真實數(shù)據(jù)對所提出的圖像去噪方法進行了實驗驗證，本論文主要研究工作包括以下幾點： 第一，對DTI圖像的噪聲性能進行了分析。為了定量和定性評價DTI圖像的噪聲性能，進行了噪聲分析。通過大量實驗有了新的發(fā)現(xiàn)：負定張量場出現(xiàn)的概率與張量最大特征向量的指向有關，在各向異性程度相同的情況下

4、最大特征向量的指向不同，則負定張量出現(xiàn)的可能性也存在差異。 第二，研究了基于模擬回火退火法的DTI隨機場模型。擴散過程是一個高斯馬爾可夫過程，論文提出了用高斯馬爾可夫隨機場對DTI圖像進行建模。為了使得結果最優(yōu)同時又避免陷入局部最小的陷阱，采用了模擬回火退火方法進行最優(yōu)估計。與傳統(tǒng)模擬退火方法相比，回火退火方法去噪效果更佳且能避免陷入局部最小的陷阱。 第三，研究了DTI圖像去噪的復擴散模型，并提出了新的復擴散模型?，F(xiàn)有的

5、DTI圖像去噪大多采用實擴散模型，因為復擴散模型具有良好的去噪性能，比較適合處理DTI這類包含強噪聲影響的圖像，因此論文采用復擴散模型恢復DTI圖像。通過實驗證明復擴散模型在信噪比低的時候濾波效果優(yōu)于實擴散模型。根據(jù)DTI圖像的向量特性，把復擴散模型從標量推廣到向量，得到了向量復擴散模型，其去噪性能優(yōu)于標量復擴散模型也優(yōu)于向量實擴散方程，是DTI圖像平滑的較理想選擇。 第四，提出了新的仿射不變梯度向量偏微分方程(partiald

6、ifferentialequation，PDE)。仿射不變梯度的偏微分方程除了具有常規(guī)歐幾里德梯度不變偏微分方程的優(yōu)點之外還具有仿射不變的特性。論文研究了仿射不變PDE方程在：DTI圖像去噪中的應用，并對該模型進行推廣，得到了新的仿射不變梯度向量擴散模型。大量實驗證明，向量模型的濾波性能優(yōu)于標量模型。 第五，研究了向量小波去噪模型。結合DTI圖像噪聲特性和多通道向量小波的優(yōu)點，得到了新的向量小波去噪模型，該模型通過圖像模平方后進

7、行向量小波濾波處理，有效地去除了噪聲影響。 第六，研究了混合濾波模型。小波濾波方法和PDE濾波方法是圖像去噪的兩個重要方法，但兩者都存在缺陷。小波閾值處理會產(chǎn)生Gibbs現(xiàn)象，而PDE方法會帶來“階梯”效應。為了使兩者優(yōu)勢互補，論文研究了一種新的混合濾波模型，該模型在向量小波變換的基礎上對小波系數(shù)進行向量擴散。研究表明，該混合濾波模型具有了兩種模型的優(yōu)點，即濾波速度快和濾波效果佳，是一種比較理想的濾波模型。 本論文的研究