基于MRI的大脑特征分析与老年痴呆的辅助诊断
| 中文摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 阿尔茨海默病病理概述及研究意义 | 第9-11页 |
| 1.2 阿尔茨海默病国内外研究现状 | 第11页 |
| 1.3 阿尔茨海默病诊断方法 | 第11-13页 |
| 1.4 本文研究内容 | 第13-15页 |
| 1.4.1 大脑神经纤维微结构特征分析 | 第13页 |
| 1.4.2 阿尔茨海默病辅助诊断 | 第13-15页 |
| 第2章 磁共振成像基础 | 第15-35页 |
| 2.1 核磁共振基本概念及原理 | 第15-25页 |
| 2.1.1 磁共振成像仪的基本硬件 | 第15-19页 |
| 2.1.2 磁共振成像的物理基础 | 第19-20页 |
| 2.1.3 磁共振加权成像 | 第20-22页 |
| 2.1.4 核磁弛豫 | 第22-24页 |
| 2.1.5 磁共振临床应用 | 第24-25页 |
| 2.2 弥散张量成像基本概念 | 第25-34页 |
| 2.2.1 弥散加权成像 | 第26-28页 |
| 2.2.2 弥散张量成像 | 第28页 |
| 2.2.3 弥散张量图像特征参数 | 第28-31页 |
| 2.2.4 弥散张量图像成像方式 | 第31页 |
| 2.2.5 弥散张量图像临床应用 | 第31-34页 |
| 2.3 本章小结 | 第34-35页 |
| 第3章 算法原理及软件介绍 | 第35-51页 |
| 3.1 图像配准 | 第35-43页 |
| 3.1.1 图像配准框架 | 第35-39页 |
| 3.1.2 仿射变换 | 第39-41页 |
| 3.1.3 Diffeo变换 | 第41-43页 |
| 3.2 纤维跟踪的算法 | 第43-46页 |
| 3.2.1 基于张量域的跟踪算法 | 第43-44页 |
| 3.2.2 基于统计学的跟踪算法 | 第44-46页 |
| 3.3 软件介绍 | 第46-49页 |
| 3.4 本章小结 | 第49-51页 |
| 第4章 特征分析与辅助诊断的实验设计及结果 | 第51-67页 |
| 4.1 算法流程 | 第51-59页 |
| 4.1.1 大脑神经纤维微结构特征分析 | 第51-56页 |
| 4.1.2 阿尔茨海默病辅助诊断 | 第56-59页 |
| 4.2 实验结果与讨论 | 第59-66页 |
| 4.2.1 大脑神经纤维微结构特征分析 | 第59-60页 |
| 4.2.2 阿尔茨海默病辅助诊断 | 第60-66页 |
| 4.3 本章小结 | 第66-67页 |
| 第5章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 附录 | 第72页 |
