基于DTI的脑白质神经纤维跟踪技术及其应用
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| ·课题研究目的和意义 | 第8-9页 |
| ·纤维跟踪方法分类 | 第9-10页 |
| ·研究现状 | 第10-11页 |
| ·本文研究内容 | 第11-12页 |
| ·本文组织结构 | 第12-13页 |
| 第二章 磁共振扩散张量成像 | 第13-24页 |
| ·扩散张量成像原理 | 第13-16页 |
| ·磁共振成像 | 第13页 |
| ·扩散 | 第13-14页 |
| ·扩散加权成像 | 第14-15页 |
| ·扩散张量成像 | 第15-16页 |
| ·扩散张量测度 | 第16-19页 |
| ·扩散张量的几何学分类 | 第16-18页 |
| ·扩散张量的迹 | 第18页 |
| ·扩散的各向异性指数 | 第18-19页 |
| ·DTI 数据集的可视化方法 | 第19-24页 |
| ·颜色编码法 | 第19-20页 |
| ·图元表示法 | 第20-21页 |
| ·体绘制方法 | 第21-22页 |
| ·纤维跟踪 | 第22-24页 |
| 第三章 基于FA 可变步长向量选择跟踪法 | 第24-33页 |
| ·基于张量域的跟踪算法 | 第24-25页 |
| ·基于FA 可变步长向量选择算法 | 第25-29页 |
| ·算法原理 | 第25-27页 |
| ·FA 的可变步长迭代法 | 第27-28页 |
| ·DTI 数据处理 | 第28-29页 |
| ·种子点选取 | 第29页 |
| ·纤维跟踪终止条件 | 第29页 |
| ·实验结果与分析 | 第29-32页 |
| ·算法分析 | 第30-31页 |
| ·实验结果 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 拓扑保持的快速行进纤维跟踪算法 | 第33-44页 |
| ·Level set 方法 | 第33-36页 |
| ·Level set 基本原理 | 第33-35页 |
| ·快速行进算法实现 | 第35-36页 |
| ·拓扑保持的快速行进法 | 第36-41页 |
| ·曲面演化 | 第37-38页 |
| ·速度函数 | 第38页 |
| ·路径确定 | 第38-39页 |
| ·联通矩阵 | 第39页 |
| ·拓扑保持的演化模型 | 第39-40页 |
| ·曲率加权的速度函数 | 第40-41页 |
| ·实验结果和分析 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-44页 |
| 第五章 DTI 和MRI 在脑肿瘤中的应用 | 第44-54页 |
| ·DTI 和MRI 在肿瘤病理中意义 | 第44-45页 |
| ·基于光线投射体绘制算法 | 第45-48页 |
| ·光线投射算法原理 | 第45页 |
| ·数据分类和着色 | 第45-47页 |
| ·重采样及插值计算 | 第47页 |
| ·明暗计算 | 第47-48页 |
| ·图像合成 | 第48页 |
| ·DTI 和MRI 的融合 | 第48-50页 |
| ·基于互信息的刚性图像配准 | 第48-49页 |
| ·三维融合 | 第49-50页 |
| ·系统实现 | 第50页 |
| ·实验结果和分析 | 第50-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第六章 总结与展望 | 第54-56页 |
| ·全文工作总结 | 第54-55页 |
| ·未来工作展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
