基于DTI的腦白質神經纖維跟蹤技術及其應用.pdf

1、擴散張量成像(DTI)是在磁共振成像(MRI)基礎上發(fā)展起來的一種新的無創(chuàng)性成像方法。它利用大腦水分子擴散運動的各向異性進行成像，能夠反映活體組織的空間組成信息及病理狀態(tài)下各組織之間水分子交換狀況。利用DTI數(shù)據(jù)對腦白質內的神經纖維進行三維重建是當前磁共振擴散成像領域內的一個研究熱點，也是目前在活體上重建腦白質內神經纖維的唯一方法。 首先，本文通過分析目前主要的基于張量域的算法及算法存在的問題，基于多分辨率的思想，提出了一種基于

2、部分各向異性(Fractional Anisotropy，F(xiàn)A)可變步長的向量選擇纖維跟蹤算法。該算法利用泰勒展開式的二階導數(shù)進行體素內插值，并采用可變迭代步長，較好的解決了部分體積效應，提高了算法速度，并且保留了纖維細節(jié)信息。 其次，針對基于全局能量最小化的快速行進(Fast Marching，F(xiàn)M)的算法存在較多假性陽支，纖維走向不明顯等問題，本文提出了一種拓撲保持的快速行進算法。在演化過程中加入拓撲保持模型，并將曲率引入到

3、速度函數(shù)，將彎曲能量加入在全局能量范圍內，避免了原有的快速行進算法使用局部相似性作為唯一測度的問題。拓撲保持的FM算法能夠更好的控制曲面演化過程，重建結果減少了假性陽支，具有較好的拓撲結構，能夠很好的描述纖維走向，并且對于噪音有較好的魯棒性。 最后，本文將纖維跟蹤算法應用到腦腫瘤病理診斷和治療中。通過體繪制技術，將同一病人的DTI和MRI圖像融合，融合的結果能夠顯示腦白質纖維束因占位效應或者病變所導致的位置異常，顯示腫瘤瘤體與纖