基于扩散张量成像的神经纤维重建方法研究及其软件设计
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 本文主要研究工作 | 第11-13页 |
| 第二章 扩散张量成像技术 | 第13-27页 |
| 2.1 引言 | 第13页 |
| 2.2 磁共振成像技术 | 第13-18页 |
| 2.2.1 原子自旋磁场 | 第13-15页 |
| 2.2.2 弛豫 | 第15-17页 |
| 2.2.3 图像重建 | 第17-18页 |
| 2.3 扩散张量成像原理 | 第18-24页 |
| 2.3.1 扩散现象 | 第18-19页 |
| 2.3.2 扩散的各向同性与各向异性 | 第19页 |
| 2.3.3 扩散信息的测量 | 第19-20页 |
| 2.3.4 扩散加权成像模型求解 | 第20-21页 |
| 2.3.5 扩散张量成像模型求解 | 第21-24页 |
| 2.4 扩散张量成像的各向异性参数分析 | 第24-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 DTI数据预处理 | 第27-35页 |
| 3.1 引言 | 第27页 |
| 3.2 DTI数据处理框架 | 第27-28页 |
| 3.3 数据格式标准化 | 第28-29页 |
| 3.4 DTI滤波算法分析 | 第29-33页 |
| 3.4.1 图像质量评价参数 | 第30页 |
| 3.4.2 一种基于扩散特性的自适应高斯滤波方法 | 第30-32页 |
| 3.4.3 实验结果与分析 | 第32-33页 |
| 3.5 本章小结 | 第33-35页 |
| 第四章 人体大脑内神经纤维的重建算法 | 第35-47页 |
| 4.1 引言 | 第35页 |
| 4.2 传统的几种神经纤维追踪方法 | 第35-38页 |
| 4.2.1 纤维追踪的起始条件 | 第35-36页 |
| 4.2.2 纤维追踪的终止条件 | 第36页 |
| 4.2.3 纤维连续追踪法 | 第36-37页 |
| 4.2.4 流线追踪技术 | 第37-38页 |
| 4.3 基于空间结构的流线追踪算法 | 第38-46页 |
| 4.3.1 实验结果与分析 | 第43-45页 |
| 4.3.2 实验结果与讨论 | 第45-46页 |
| 4.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 DTI纤维追踪软件开发 | 第47-57页 |
| 5.1 引言 | 第47页 |
| 5.2 软件需求分析 | 第47-48页 |
| 5.3 软件结构设计 | 第48-51页 |
| 5.3.1 数据处理模块 | 第48-49页 |
| 5.3.2 算法设计模块 | 第49页 |
| 5.3.3 图像绘制模块 | 第49-50页 |
| 5.3.4 人机交互模块 | 第50-51页 |
| 5.4 软件测试 | 第51-54页 |
| 5.5 开发工具与平台 | 第54-55页 |
| 5.6 本章小结 | 第55-57页 |
| 总结与展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-65页 |
| 攻读硕士学位期间取得的科研成果 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
