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弥散张量成像中的纤维跟踪算法的研究

摘要第1-6页
Abstract第6-9页
第1章 绪论第9-13页
   ·引言第9-10页
   ·研究的背景和意义第10页
   ·本文研究的目的、方法和取得的结果第10-13页
第2章 磁共振弥散加权成像第13-21页
   ·弥散第13-15页
     ·自由弥散第13-14页
     ·受限弥散第14-15页
   ·弥散加权成像(DWI)的物理基础第15-16页
   ·DWI信号形成机制第16页
   ·DWI成像的基本原理及定量分析第16-18页
   ·ADC图(表观弥散系数)第18-19页
   ·本章小结第19-21页
第3章 弥散张量成像第21-35页
   ·脑白质的特点和各向异性弥散第21-22页
   ·弥散张量成像的成像原理第22-23页
   ·弥散张量的测定第23-25页
   ·弥散张量的一些定量参数第25-32页
     ·弥散张量的迹(Trace)第25页
     ·弥散张量的特征值和特征向量第25-27页
     ·弥散张量的各向异性指数第27-32页
   ·弥散张量的数据显示方法第32-34页
     ·弥散特征指标彩色编码显示第32页
     ·主方向彩色编码显示第32-33页
     ·弥散特征向量椭球显示法第33-34页
   ·弥散张量成像的应用第34页
   ·本章小结第34-35页
第4章 弥散张量成像中的纤维跟踪技术第35-45页
   ·纤维跟踪技术基本原理和方法第35-37页
     ·纤维跟踪技术的基本原理第35-36页
     ·纤维跟踪的起始和终止第36页
     ·脑白质纤维跟踪的局限性第36-37页
     ·大脑的连通性第37页
   ·现有纤维跟踪算法的总结第37-44页
     ·连续示踪纤维分配技术第38-39页
     ·张量弯曲法第39-41页
     ·向量选择跟踪法第41-42页
     ·相关向量加权跟踪法第42-44页
   ·本章小结第44-45页
第5章 鲁棒纤维跟踪算法及实现第45-59页
   ·准备工作第45-47页
     ·数据介绍第45页
     ·构造张量矩阵第45-46页
     ·计算张量矩阵的特征值特征向量及各向异性指数第46-47页
   ·鲁棒纤维跟踪算法第47-56页
     ·种子点的选择与纤维跟踪结束条件第47页
     ·纤维走向的确定第47-48页
     ·Cyrus-Beck算法第48-54页
     ·工作流程第54-56页
   ·重建结果第56-57页
   ·讨论第57页
   ·本章小结第57-59页
第6章 总结和展望第59-61页
参考文献第61-65页
致谢第65-67页
攻读硕士期间发表的论文及参加项目第67页

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