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中国医学影像技术 2018年第8期34卷 1165-1168页

作者：张苗段绍峰卢洁李坤成单保慈首都医科大学宣武医院放射科北京100053 磁共振成像脑信息学北京市重点实验室北京100053 中国科学院高能物理研究所北京100049

目的应用基于张量图谱的纤维束分析方法定量分析健康成年人双侧皮质脊髓束扩散特征的对称性。方法对15名健康成年志愿者的原始DTI数据构建扩散权重图像模板,采用explore DTI软件追踪全脑纤维束,提取双侧皮质脊髓束并对其进行重新定位和... 详细信息

目的应用基于张量图谱的纤维束分析方法定量分析健康成年人双侧皮质脊髓束扩散特征的对称性。方法对15名健康成年志愿者的原始DTI数据构建扩散权重图像模板,采用explore DTI软件追踪全脑纤维束,提取双侧皮质脊髓束并对其进行重新定位和配准,分别获得各向异性分数(FA)、平均扩散率(MD)、轴向扩散率(AD)和径向扩散率(RD)的特性曲线,并进行定量统计分析。结果各参数曲线同一侧别不同格点的数值间比较差异均有统计学意义(P均0.05);各参数曲线左右两侧对称部位格点的数值比较差异均无统计学意义(P均>0.999)。结论健康成年人双侧皮质脊髓束的扩散特征具有对称性,可为研究病理状态下纤维束扩散特征的改变提供理论依据和参考模板。

关键词：磁共振成像扩散张量成像张量图谱皮质脊髓束对称

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基于健康人群的白质纤维参数化模型构建

基于健康人群的白质纤维参数化模型构建

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作者：闫雪梅西安电子科技大学

学位级别：硕士

扩散张量成像技术是一种能够检测活体内水分子扩散运动的磁共振成像技术,具有无创性特点,已广泛地应用于脑科学研究中。基于扩散张量成像技术的大脑白质纤维束成像是目前神经科学研究的热点之一,它利用扩散张量的方向信息对大脑内水分... 详细信息

扩散张量成像技术是一种能够检测活体内水分子扩散运动的磁共振成像技术,具有无创性特点,已广泛地应用于脑科学研究中。基于扩散张量成像技术的大脑白质纤维束成像是目前神经科学研究的热点之一,它利用扩散张量的方向信息对大脑内水分子的扩散运动状态进行跟踪,可以还原白质纤维束信息,有助于正确认识疾病对白质纤维通道的影响,从而有效地诊断由于纤维缺失而造成的大脑白质疾病。然而,不同人群大脑白质形态学的差异使得不同个体间不具有可比性,而且白质纤维束上点的空间解剖位置难以对应,因此对纤维束进行组统计分析比较困难。本研究基于团队自建的大脑张量图谱,通过对一系列大脑白质纤维参数化相关方法进行研究与实现,确立了不同个体纤维束间点的一一对应关系,从而构建基于健康人群的纤维参数化模型。本文的主要工作和创新点如下:首先,本文提出了一种基于张量图谱的纤维参数化方法。这里所使用的张量图谱是团队自建的图谱,它采用基于组的张量图谱构建方法,具有针对性,可以在一定程度上减小个体间的差异,从而更好地将被试个体进行空间标准化。纤维参数化相关方法主要包括纤维绑束、原型纤维选取、原型纤维采样离散化以及纤维点匹配。该过程通过对张量图谱纤维束的参数化来建立公共的坐标系统,从而确立不同个体间纤维上点的对应关系。其中,对于原型纤维的选取以及纤维点匹配,我们分别介绍了多种方法,并通过对它们的评估比较选取了最优的方法,从而实现一整套纤维束参数化方法。然后,我们将基于张量图谱的纤维束参数化方法应用于健康人群的皮质脊髓束的参数化模型构建中,将个体纤维特性投射到图谱纤维,从而得到个人及组水平上的扩散特性关于弧长的变化曲线。在此基础上,我们对参数化模型的统计分析进行了初步探讨。根据本文的研究,基于张量图谱的纤维参数化方法不仅可以对白质纤维束量化的特性值进行组的统计分析,而且可以对白质纤维束精确定位,这对于白质疾病的研究具有重要的意义。

关键词：扩散张量成像张量图谱纤维束跟踪纤维参数化

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基于扩散张量成像的人脑三维张量模板构建研究

基于扩散张量成像的人脑三维张量模板构建研究

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作者：熊诗威西安电子科技大学

学位级别：硕士

扩散张量成像技术（diffusion tensor imaging, DTI）是一种无侵入性的活体大脑成像技术，这种成像技术可以检测水分子在大脑不同区域内的扩散特性，从而提供传统的结构MNI成像技术难以捕捉到的白质纤维束走向的信息。这种成像手段扩展... 详细信息

扩散张量成像技术（diffusion tensor imaging, DTI）是一种无侵入性的活体大脑成像技术，这种成像技术可以检测水分子在大脑不同区域内的扩散特性，从而提供传统的结构MNI成像技术难以捕捉到的白质纤维束走向的信息。这种成像手段扩展了神经影像研究领域的数据采集、数据分析和处理的手段，丰富了描述人类大脑微观结构的表示方法。基于扩散张量成像的大脑张量图谱构建是神经影像研究框架中的一个非常重要的研究方向。这个研究方向是通过采集大样本集的正常人扩散张量图像数据，进行统计意义上的建模，并构建出包含样本集中正常人解剖结构的共同特性的数字化统计图谱，是检测大脑白质结构形态的基础。目前，国内外相关的研究还处于起步阶段。扩散张量图像在数学意义上是一个三维的二阶张量，所以，对于张量图谱的构建主要涉及到张量模型的构建、张量图像的配准、张量图像的平均算法等问题。本文的研究主要是将基于传统标量结构MRI图像的图谱的构建方法加以改进，然后运用到三维张量图谱的构建中。具体研究的创新点如下：首先，在二阶张量场模型的构建过程中，引入了一种新的EPI序列校正方法对图像进行校正。使用这种校正方法可以在一定程度可以减小DTI图像扫描过程中产生的头动误差及涡流噪声，同时可以增强图像的轮廓信息，以至于能够更精准的构建二阶张量场模型。其次，使用T1结构图像进行医学图像配准，然后将配准参数作用到DTI图像上。由于T1结构图像具有与DTI图像相同的大脑几何学结构信息，并且，相对对DTI图像，T1结构图像具有更强的信噪比，使用T1结构图像进行图像图像配准时，可以得到更精准的配准参数。再次，使用了两种张量图像的平均算法进行图谱构建。由于二阶张量图像结构的特异性，除了一般的线性平均算法以外，我们的研究引入了一种基于Fréchet平均的平均算法对张量图像进行平均。然后，使用多种评估手段对这两种平均算法进行评估。最后，使用一种基于组的正常人大脑张量图谱构建方法进行张量图谱的构建。这种方法构建出样本集中每个个体与平均空间的变换场，并将变换场作用至图像配准过程中。这种方法可以在一定程度上减少样本集中个体样本被试之间的差异，从而更好的体现样本集中正常人解剖结构的共同特性。这种特定研究需求的张量图谱可以减少图像配准的带来的偏差，同时也可以增强统计分析结果的可靠性。

关键词：扩散张量成像二阶张量张量图谱构建方法评估方法

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