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基于多梯度方向扩散张量成像的脑神经纤维可视化研究

摘要第3-4页
ABSTRACT第4页
第一章 绪论第7-12页
    1.1 本课题研究意义第7页
    1.2 国内外研究现状第7-10页
        1.2.1 扩散张量成像的国内外研究状况第7-8页
        1.2.2 可视化技术的国内外研究现状第8-9页
        1.2.3 纤维跟踪技术的国内外研究现状第9-10页
    1.3 本课题研究主要内容第10-11页
    1.4 全文章节介绍第11-12页
第二章 多梯度方向扩散张量成像原理第12-20页
    2.1 引言第12-13页
    2.2 扩散张量成像第13-16页
        2.2.1 扩散第13页
        2.2.2 扩散的各向同性与各向异性第13-14页
        2.2.3 扩散加权成像第14-15页
        2.2.4 扩散张量第15-16页
    2.3 多梯度方向的扩散张量算法第16-18页
    2.4 DTI成像精度评价参数第18页
    2.5 FA值第18-19页
    2.6 本章小结第19-20页
第三章 多梯度方向DTI图像数据采集及处理第20-30页
    3.1 引言第20页
    3.2 DTI数据采集实验设计第20-21页
    3.3 DTI实验设计及数据采集第21-22页
    3.4 DTI数据处理与分析第22-28页
        3.4.1 处理流程第22-23页
        3.4.2 图像预处理第23-28页
    3.5 本章小节第28-30页
第四章 多梯度方向的DTI扩散张量可视化及纤维重建第30-46页
    4.1 引言第30页
    4.2 扩散张量图像可视化方法第30-34页
        4.2.1 颜色编码法第30-33页
        4.2.2 图元显示法第33-34页
        4.2.3 纤维跟踪与白质束成像第34页
    4.3 扩散张量图像可视化第34-40页
        4.3.1 可视化基本图元的选择第34-35页
        4.3.2 扩散张量可视化第35-40页
    4.4 扩散张量图像的纤维跟踪第40-44页
        4.4.1 纤维跟踪算法第40-42页
        4.4.2 纤维跟踪条件第42-44页
        4.4.3 结果与讨论第44页
    4.5 本章小结第44-46页
第五章 总结与展望第46-48页
    5.1 本文研究工作总结第46-47页
    5.2 未来工作展望第47-48页
参考文献第48-52页
发表论文和参加科研情况说明第52-53页
致谢第53页

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