高分辨率扩散加权磁共振成像球面反卷积算法研究

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1、浙江工业大学硕士学位论文高分辨率扩散加权磁共振成像球面反卷积算法研究作者姓名：牛延棚指导教师：冯远静浙江工业大学信息工程学院2013年3月DissertationSubmittedtoZhejiangUniversityofTechnologyfortheDegreeofMasterSphericalDeconvolutionAlgorithmforHighAngularResolutionDiffusionImagingCandidate：YanpengNiuAdvisor：YuanjingFengCollegeofInformation

2、EngineeringZhejiangUniversityofTechnologyMar2013浙江工业大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所提交的学位论文是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的研究成果。除文中已经加以标注引用的内容外，本论文不包含其他个人或集体己经发表或撰写过的研究成果，也不含为获得浙江工业大学或其它教育机构的学位证书而使用过的材料。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人承担本声明的法律责任。作者签名：绰廷棚日期：盘侈年扩月27『日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保

3、留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权浙江工业大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于，、保密口，在——年解密后适用本授权书。2、不保密哦(请在以上相应方框内打“√”)日期：矽『歹年日期：加f；年，月工7日n彳日浙江工业大学硕士学位论文高分辨率扩散加权磁共振成像球面反卷积算法研究摘要利用扩散加权磁共振成像重构脑白质神经纤维是目前活体显示脑功能区神经纤维走向的重要方法。对于脑认知

4、功能、脑外科手术导航、精神类疾病的研究具有重要的意义。扩散张量成像是目前常用的纤维重构方法，但是其本质局限是不能解决体素内存在多于一条纤维的情况。于是，多种多纤维重建方法被提出以解决交叉纤维的重构问题。其中，球面反卷积模型是解决多纤维交叉较有效的方法。提高球面反卷积模型的纤维交叉识别角度分辨率是目前研究的热点和难点。为了提高基于离散纤维方向密度函数的和连续纤维方向密度函数的球面反卷积多纤维重建算法的纤维交叉识别角度分辨率，改善算法的准确性、鲁棒性及计算效率，本项目主要工作如下：首先，针对反卷积模型中的信号响应函数提出了一种简洁的形式和估计算

5、法。在介绍反卷积算法原理的基础上，通过对信号响应函数的偏差影响实验得到信号响应函对反卷积重建的纤维方向密度函数影响的规律，并进而通过实验获得扩散加权磁共振信号参数对反卷积重建的纤维方向密度函数的影响结果。实验结果表明了本文提出的简洁形式的信号响应函数的有效性。其次，针对角度分辨率比较高但存在离散误差缺点的基于离散纤维方向密度函数的球面反卷积算法，提出了一种拟合处理的方法。该方法采用离散纤维方向密度函数建立球面反卷积模型，然后采用球谐函数拟合离散化的纤维方向密度函数值以补偿离散误差。实验结果表明，该算法在相同精度的情况下比增加采样点的方法效率

6、提高了13倍多，比基于连续纤维方向密度函数的球面反卷积算法具有更高的角度分辨率。最后，针对连续球面反卷积算法的空间角度分辨率取决于球谐函数的高频分量，从而影响其小角度交叉纤维识别能力，提出了一种纤维分布性信息启发式迭代求解算法和启发信息获取策略以提高算法在超分辨率求解时的稳定性。仿真数据和实际临床数据实验结果验证了该算法能在保持鲁棒性和准确性的前提下提高纤维交叉识别的角度分辨率。浙江工业大学硕士学位论文关键词：扩散加权磁共振成像，球面反卷积，球谐函数，多纤维浙江工业大学硕士学位论文SPHERICALDECoNVOLUTIONALGORITH

7、MFoRHIGHANGULARRESOLUTIoNDIFFUSIoNIMAGINGABSTRACTUsingdiffusionweightedmagneticresonanceimagingmethodtoreconstructthewhitematternervefiberisanimportantwaytodisplaythedistributionofthewhitematternervefiberbetweenfunctionalregionsofthebraininvivo．Ithasvitalsignificancetotheb

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