基于正定高阶张量的脑纤维重构算法及可视化软件开发
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 磁共振成像研究进展 | 第12页 |
| 1.2.2 纤维跟踪技术研究进展 | 第12-13页 |
| 1.2.3 可视化软件研究进展 | 第13-14页 |
| 1.3 论文的主要内容 | 第14-15页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第15-16页 |
| 第2章 扩散张量磁共振成像相关技术 | 第16-26页 |
| 2.1 数据获取及预处理 | 第16-20页 |
| 2.1.1 脑部图像数据的产生及特点 | 第16-18页 |
| 2.1.2 扫描数据的预处理 | 第18-20页 |
| 2.2 扩散磁共振成像基础 | 第20-22页 |
| 2.2.1 扩散加权成像 | 第20-21页 |
| 2.2.2 扩散张量模型 | 第21-22页 |
| 2.3 纤维跟踪技术 | 第22-23页 |
| 2.4 VTK可视化技术 | 第23-25页 |
| 2.4.1 VTK类库简介 | 第23-24页 |
| 2.4.2 VTK的绘制过程实现 | 第24-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 正定高阶张量纤维重建模型 | 第26-37页 |
| 3.1 高阶张量模型 | 第26-28页 |
| 3.2 正定纤维方向分布的高阶张量模型 | 第28-30页 |
| 3.2.1 正定纤维方向分布扩散函数 | 第28-29页 |
| 3.2.2 基于BFGS算法的优化求解方法 | 第29-30页 |
| 3.3 算法流程 | 第30-31页 |
| 3.4 实验 | 第31-36页 |
| 3.4.1 模拟数据实验 | 第32-35页 |
| 3.4.2 实际数据实验 | 第35-36页 |
| 3.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 基于流线型方法的纤维跟踪及可视化 | 第37-46页 |
| 4.1 基于流线型纤维跟踪的描述 | 第37-39页 |
| 4.2 纤维跟踪的实现 | 第39-42页 |
| 4.2.1 实现步骤 | 第39-40页 |
| 4.2.2 实现效果 | 第40-42页 |
| 4.3 纤维的着色渲染及可视化 | 第42-45页 |
| 4.3.1 脑纤维颜色映射 | 第42-44页 |
| 4.3.2 基于VTK的纤维可视化 | 第44-45页 |
| 4.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第5章 软件的集成与开发 | 第46-61页 |
| 5.1 软件的需求及可行性分析 | 第46-47页 |
| 5.1.1 软件需求分析 | 第46页 |
| 5.1.2 软件可行性分析 | 第46-47页 |
| 5.2 软件设计框架 | 第47-49页 |
| 5.3 软件实现 | 第49-59页 |
| 5.3.1 软件主界面 | 第49-50页 |
| 5.3.2 脑皮层的三维重建模块 | 第50-52页 |
| 5.3.3 脑肿瘤的三维重建模块 | 第52-54页 |
| 5.3.4 配准模块 | 第54-58页 |
| 5.3.5 交互模块 | 第58页 |
| 5.3.6 其他模块 | 第58-59页 |
| 5.4 本章小结 | 第59-61页 |
| 第6章 总结与展望 | 第61-63页 |
| 6.1 总结 | 第61页 |
| 6.2 展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目和成果 | 第67页 |
