脑白质纤维追踪算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 本论文研究的目的和意义 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究现状及发展趋势 | 第12-13页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第13-14页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第14-16页 |
| 第2章 DTI基本原理及纤维追踪 | 第16-32页 |
| 2.1 扩散张量成像基本原理 | 第16-18页 |
| 2.1.1 扩散运动 | 第16页 |
| 2.1.2 磁共振成像基本原理 | 第16-18页 |
| 2.2 张量的计算和表示 | 第18-21页 |
| 2.2.1 张量的表示 | 第18-20页 |
| 2.2.2 张量的计算 | 第20-21页 |
| 2.3 各向异性测度 | 第21-22页 |
| 2.4 脑结构可视化与纤维追踪 | 第22-32页 |
| 2.4.1 颜色编码法 | 第22-24页 |
| 2.4.2 图元显示法 | 第24-25页 |
| 2.4.3 纤维追踪 | 第25-30页 |
| 2.4.4 基于流线的纤维追踪及其实验结果 | 第30-32页 |
| 第3章 改进的概率追踪算法 | 第32-43页 |
| 3.1 问题的提出 | 第32-33页 |
| 3.2 改进的概率追踪算法 | 第33-38页 |
| 3.2.1 方法概述 | 第33-34页 |
| 3.2.2 方向分布函数的计算 | 第34-37页 |
| 3.2.3 先验概率及后验概率的计算 | 第37页 |
| 3.2.4 方向选择策略 | 第37-38页 |
| 3.3 实验结果及分析 | 第38-41页 |
| 3.3.1 模拟数据集上的实验结果分析 | 第38-40页 |
| 3.3.2 真实数据集上的实验结果分析 | 第40-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-43页 |
| 第4章 UKF-HOT纤维追踪算法 | 第43-54页 |
| 4.1 问题的提出 | 第43-44页 |
| 4.2 UKF滤波器 | 第44-46页 |
| 4.3 UKF-HOT算法 | 第46-47页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第47-53页 |
| 4.4.1 纤维追踪精度的对比 | 第47-50页 |
| 4.4.2 交叉纤维的处理 | 第50-51页 |
| 4.4.3 FiberCup数据集上的综合测试 | 第51-53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 纤维追踪算法实际应用分析 | 第54-61页 |
| 5.1 真实数据集上对比分析 | 第54-57页 |
| 5.2 纤维追踪在肿瘤数据分析中的应用 | 第57-60页 |
| 5.2.1 DTI在脑肿瘤病理诊断中的意义 | 第57-58页 |
| 5.2.2 纤维追踪对脑肿瘤数据的可视分析 | 第58-60页 |
| 5.3 本章小结 | 第60-61页 |
| 第6章 总结和展望 | 第61-63页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第61-62页 |
| 6.2 研究工作展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 攻读学位期间发表论文与研究成果清单 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
