【摘要】：自20世紀以來,人們一直期望解開人腦神經(jīng)元連接的秘密。隨著非侵入式神經(jīng)成像技術(shù)的發(fā)展,構(gòu)建人腦完整連接網(wǎng)絡連接成為可能�；跀U散磁共振成像(dMRI)的腦神經(jīng)纖維重構(gòu)是目前活體無創(chuàng)顯示神經(jīng)纖維走向的唯一方法,是構(gòu)建人腦連接網(wǎng)絡的重要手段,在腦外科手術(shù)導航、精神類疾病的研究中起重要作用。其基本思想是從dMRI信號中估計纖維方向分布,尋找連接這些纖維方向的最優(yōu)路徑,構(gòu)建具有解剖學意義的纖維束進行解剖連接分析。本質(zhì)上,腦纖維成像的三個關(guān)鍵問題,即纖維方向分布估計、纖維路徑優(yōu)化及纖維束識別,可以歸結(jié)為復雜的優(yōu)化建模與算法設計問題。隨著高分辨率成像設備逐漸出現(xiàn),dMRI信號的采樣精度大幅提高,這為纖維精準成像提供更精確基礎數(shù)據(jù)的同時也使纖維成像問題呈現(xiàn)出高度復雜性。顯然,現(xiàn)有纖維成像技術(shù)已難以滿足高分辨率精準成像的要求。本文針對現(xiàn)有方法在纖維重建及解剖連接分析問題中存在的不足展開一系列研究,主要工作如下:1)針對低角度分辨率擴散成像條件下現(xiàn)有方法敏感于噪聲的影響,提出了基于稀疏成像理論的高角度分辨率體素內(nèi)纖維方向分布估計方法。該方法引入纖維主方向在體素內(nèi)的稀疏性分布先驗知識,考慮鄰域體素之間的纖維結(jié)構(gòu)關(guān)系,建立稀疏成像空間正則化優(yōu)化模型。仿真和實際人腦數(shù)據(jù)實驗結(jié)果表明,提出的方法能夠精確地從低角度分辨率的擴散磁共振信號重建高角度分辨率的纖維微結(jié)構(gòu)特征,從而提高體素內(nèi)復雜纖維結(jié)構(gòu)估計的穩(wěn)健性。2)為解決神經(jīng)纖維成像中的回旋偏差問題,分別提出了多組織非對稱的體素纖維方向分布估計和全局測地纖維跟蹤方法。其中,多組織非對稱纖維方向估計方法基于全局微結(jié)構(gòu)建模,自適應地應用全局鄰域信息構(gòu)建纖維連續(xù)性約束,克服了當前微結(jié)構(gòu)建模領域中對纖維方向在體素的對稱性近似,使得回旋區(qū)域纖維能夠進入皮質(zhì)區(qū)域,降低回旋偏差。全局測地纖維跟蹤方法自適應地利用纖維方向信息構(gòu)建全局范圍內(nèi)纖維連接性模型,克服了當前纖維成像技術(shù)中的單向近似跟蹤,從而改善低分辨率擴散信號導致的回旋偏差問題。實驗結(jié)果表明,提出的方法有效的改善了纖維連通性分析的回旋偏差問題。3)針對臨床研究中具有解剖意義的纖維自動分類問題,提出了一種跨樣本的全腦纖維自動分類方法。臨床研究中經(jīng)常需要利用纖維束分析神經(jīng)類疾病的顯著性差異。然而,目前主要依賴人工標記方法從全腦纖維中篩選具有解剖學意義的纖維束。這種方式低效且受人為影響誤差較大。本文基于樣本的組間相似性與特異性,自動分類全腦纖維束去構(gòu)建纖維連接圖譜,并通過人腦解剖學區(qū)域分割,自動標記每一個子類的解剖學特征,根據(jù)樣本間的概率分布從而自動識別每一個子類的解剖學意義。實驗結(jié)果表明,該方法能自動檢測具有解剖學意義的纖維束,并成功應用于臨床研究的顯著性差異檢測。
【圖文】：

成像界中最復雜的系統(tǒng)之一[1 5]，大約由 1000 億個神經(jīng)元細胞 1015個突觸連接形成復雜的神經(jīng)網(wǎng)絡[6 8]。自 20 世紀以來絡連接的秘密。時至今日，人類對自己的大腦仍然知之甚原理為目標，，已經(jīng)成為本世紀最重要的前沿科學研究領域了腦科學計劃[9,10](圖 1-1)。2011 年，我國也啟動了以“人劃，注重于理解腦連接組構(gòu)建之后的動態(tài)屬性，是人腦網(wǎng)來，中國的腦科學計劃也已經(jīng)作為重大科技項目被列入“揭示人腦復雜的連接網(wǎng)絡機制為目標，是當今腦科學研究

圖 1-2 人腦組織結(jié)構(gòu)圖示連接結(jié)構(gòu)神經(jīng)元的軸突和髓鞘組成，能夠傳遞細胞本體的動作電位圖 1-3)，其外型類似纖維故而稱之為神經(jīng)纖維，神經(jīng)纖維可纖維。神經(jīng)纖維構(gòu)成了中樞神經(jīng)系統(tǒng)和周圍神經(jīng)系統(tǒng)，其ous System)是從中樞神經(jīng)系統(tǒng)(Central Nervous System)發(fā)出組織，主要擔負著與身體各部分的聯(lián)絡工作，這也使得神。
【學位授予單位】：浙江工業(yè)大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：R445.2;TP391.41

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本文編號：2657530