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全脑高分辨伪连续动脉自旋标记技术的优化与应用

致谢第4-5页
摘要第5-6页
Abstract第6-7页
缩写第11-13页
第1章 绪论第13-20页
    1.1 研究背景及意义第13-15页
        1.1.1 灌注第13-14页
        1.1.2 颞叶癫痫第14-15页
        1.1.3 白质第15页
    1.2 研究现状第15-18页
        1.2.1 灌注测量方法第15-16页
        1.2.2 灌注测量在颞叶癫痫中的应用第16-18页
        1.2.3 灌注测量在白质中的应用第18页
    1.3 本文的主要工作第18-20页
第2章 动脉自旋标记的基本原理第20-40页
    2.1 前言第20-21页
    2.2 ASL的标记方式第21-24页
        2.2.1 CASL第21-22页
        2.2.2 PASL第22-23页
        2.2.3 pCASL第23-24页
    2.3 ASL序列的其他部分第24-27页
        2.3.1 ASL的读出方式第24-26页
        2.3.2 背景抑制第26页
        2.3.3 血管信号损毁梯度第26-27页
    2.4 灌注定量第27-39页
        2.4.1 单室模型第28-29页
        2.4.2 标准模型第29-31页
        2.4.3 双室模型第31-34页
        2.4.4 pCASL信号的影响因素第34-37页
        2.4.5 Single-PLD vs. multi-PLD第37-38页
        2.4.6 模型发展过程第38-39页
    2.5 本章小结第39-40页
第3章 使用T_1成像对TLE-HS病人的CBF偏侧化进行改进第40-58页
    3.1 前言第40-41页
    3.2 材料与方法第41-45页
        3.2.1 模型仿真第41-43页
        3.2.2 数据扫描第43-44页
        3.2.3 数据处理第44-45页
        3.2.4 数据分析第45页
    3.3 结果第45-55页
        3.3.1 仿真结果第45-48页
        3.3.2 数据处理结果第48-51页
        3.3.3 数据分析结果第51-55页
    3.4 讨论第55-56页
    3.5 本章小结第56-58页
第4章 对大脑白质ASL成像采集策略的优化第58-69页
    4.1 前言第58-59页
    4.2 Single-PLD采样策略的优化第59-62页
        4.2.1 优化方法第59页
        4.2.2 标记时长对灌注信号有效SNR的影响第59-61页
        4.2.3 最优标记时长第61-62页
    4.3 Multi-PLD采样策略的优化第62-68页
        4.3.1 标记时长的优化第62页
        4.3.2 对优化策略进行验证第62-64页
        4.3.3 验证结果第64-68页
    4.4 讨论第68页
    4.5 本章小结第68-69页
第5章 总结与展望第69-72页
    5.1 总结第69-70页
    5.2 展望第70-72页
参考文献第72-83页
作者简历第83页

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