基于正定高阶张量的脑纤维重构算法及可视化软件开发

作     者：唐良甫 

作者单位：浙江工业大学 

学位级别：硕士

导师姓名：冯远静

授予年度：2017年

学科分类：08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 

主      题：正定 高阶张量 流线型跟踪 纤维跟踪 VTK 可视化 

摘      要：基于扩散磁共振成像的脑白质神经纤维重构是当前对活体脑神经重构的唯一非侵入式方法。而基于扩散张量的脑纤维成像是当前常用的重构方法,但是该成像技术是建立在体素内的水分子扩散是按高斯分布的假设上的,难以满足脑纤维的交叉、分叉、弯曲等复杂结构的重建。于是,针对复杂纤维的重构又提出了高阶张量成像方法。然而传统的高阶张量方法难以保证纤维扩散函数的正定性,可能会出现没有物理意义的负信号值,且会导致伪峰的出现。针对上述方法中的问题,本文提出了新的基于正定高阶张量成像方法加以改善,并在此基础上开发出可视化软件,具体工作内容如下:1)提出一种正定纤维方向分布的高阶张量成像方法,该方法综合考虑了多纤维经过同一个体素内的复杂结构关系和扩散张量系数值非负时局部纤维方向分布函数,并在模型本身上保证正定性。同时,提出一种基于BFGS的优化求解方法。通过使用模拟数据和实际临床数据对本文提出的方法与其他常用方法进行对比评价,证明了本文提出的算法所具有的优势。2)依据现有的流线型纤维跟踪方法对本文提出的纤维模型进行跟踪分析,设计出可行的纤维跟踪实现步骤,使用与纤维建模实验相同的模拟数据和实际数据对纤维跟踪结果进行验证。为跟踪出的空间纤维结构设计出着色方案,并通过VTK渲染管线对空间纤维进行可视化。3)在上述局部纤维成像和纤维跟踪基础上设计出医学图像可视化软件,该软件设计的功能模块包括:脑皮层及脑肿瘤的重构模块、脑纤维的重构模块、脑纤维与其他脑组织的配准模块、人机交互模块,以及其他一些功能模块。