基于扩散张量的脑白质内神经纤维束的可视化技术

介绍了在功能磁共振成像的研究中发展非常快的扩散张量成像技术的基本原理，以及如何利用扩散张量数据来重建脑白质内的神经纤维柬图像。其中主要介绍了白质束成像技术及其优缺点，并且分析了神经纤维束可视化技术的应用前景及其局限性。     

磁共振扩散张量成像的可视化方法研究进展

磁共振扩散张量成像(DT-MRI)与传统的扩散加权成像(DWI)相比能够更加准确地反映分子扩散的方向.大脑白质区的水分子扩散表现出显著的各向异性,因而DT-MRI技术在显示白质神经纤维和功能束的走行方向以及三维形态等方面具有极大的优越性.主要介绍了该技术的基本原理及目前常用的数据集可视化的方法.     

应用DTI技术对人脑白质纤维束的初步研究

目的建立扩散张量纤维束成像对人脑白质纤维的显示方法,并应用中国数字化可视人体数据进行对照观察,验证扩散张量成像(DTI)方法的可靠性。方法选择5名健康志愿者进行DTI成像,采用DtiStudio软件进行分析处理,重建出部分各向异性(FA)图、容积比(VR)图、相对各向异性(RA)图、表面扩散系数(ADC)图以及二维彩色张量图。应用中国数字化可视人体数据集断面图像、FA图及彩色FA图进行对照观察,利用fibertracking纤维跟踪软件及3DMRI软件进行三维重建显示脑内主要白质纤维束,辨认脑内白质纤维束的位置、形态。结果应用DTI纤维束成像可以清晰准确地描绘脑白质内主要神经纤维束的解剖图谱,包括联络纤维如弓形纤维、钩束、扣带束、上纵束和下纵束,连合纤维如胼胝体、前连合和穹隆,投射纤维如锥体束、视放射、内侧丘系等。DTI纤维束成像结果与已知解剖知识、中国可视化人体断面图像具有很好的一致性。结论应用DTI纤维束成像可以清晰准确地描绘脑白质内主要神经纤维束的解剖图谱,其结果与中国可视化人体断面图像、已知解剖知识是一致的,应用DTI纤维束成像研究脑内纤维连通性是可靠的。     

基于DT-MRI的纤维跟踪及可视化研究

磁共振扩散张量成像(DT-MRI)是一种新的成像技术,比传统的扩散加权成像(DWI)能够更加准确地反映分子扩散的方向.在脑白质这样具有大量纤维束的组织中,水分子的扩散表现出显著的各向异性,从而有可能从张量信息的各向异性入手,跟踪得到白质纤维束的走行方向.本文介绍了DTI的原理、数据采集与处理方法,提出了一种可变步长的纤维跟踪方法,并以VC /ITK/VTK为开发工具实现了DTI分析和纤维跟踪与可视化.     

基于扩散形状的DTI纤维跟踪算法研究

到目前为止，研究者们已经提出了许多种神经纤维束的三维可视化技术，其中，基于扩散跟踪的白质束成像技术在白质纤维束的可视化和分析中使用得最多。本文针对现有纤维跟踪算法存在的问题，提出了基于扩散形状的纤维跟踪算法，该算法结合了流线跟踪（streamline tracking，STT）法与张量弯曲（tensor deflection，TEND）法的优点，对不同的扩散形状采用不同的跟踪方向，尤其在平面扩散的情况提出了更接近纤维走行的跟踪方法，减少了跟踪方向与实际纤维走行的误差，能更完整、更准确地显示大脑白质的纤维走行。     

融合白质fMRI的dMRI纤维追踪重建研究

基于弥散磁共振成像(dMRI)的纤维束重建,是分析大脑白质结构的主要工具.现有的纤维追踪成像算法受dMRI分辨率及成像机理约束,在构建大脑白质灰质边界区域的纤维时成像性能和准确性大大下降.为克服该缺陷,提出一种结合功能磁共振成像(fMRI)的新型dMRI纤维追踪成像算法.该算法引入表征白质中fMRI信号各向异性的空间相...     

基于向量选择的神经纤维跟踪改进算法

为了使跟踪出的神经纤维更加平滑,本研究在基于向量选择跟踪算法的基础上,提出了一种改进方法。首先将向量选择的标准细化,区分出与前步纤维路经方向大致相反的体素;然后将此类体素的距离权重系数进行调整,将反方向贡献转化为正向贡献实现平滑跟踪。对比实验结果表明:本研究的改进算法能够有效去除纤维跟踪过程中出现的抖动,使纤维路径延长,更好的表现神经纤维的解剖特点和脑白质区域的连通性。     

一种新的评估脑白质纤维形态变化的长度特征构建

基于弥散张量成像(DTI)数据可对全脑白质纤维进行三维呈现。当前对脑白质纤维的形态分析已用于研究在发育过程或病理情况下纤维形态的变化。本研究提出了一种新的逐脑白质纤维上点累加的欧氏空间距离表征其长度的特征,并进一步采用人类连接组计划(HCP)数据集中的50例样本从两个方面探究该特征稳定性。其一,不同纤维跟踪算法重建出的脑白质纤维对特征的影响;其二,同一种纤维跟踪算法下不同的脑白质纤维根数对特征的影响。纳入HCP数据集中的254例被试,运用该特征采用基于体素的分析(VBA)方式初步探究性别对脑白质纤维形态的影响。通过类内相关性系数(ICC)模型的计算发现,在两种纤维跟踪算法重建出的总体纤维长度比较接近的情况下,颅内绝大部分体素对应特征值的ICC在0.4以上。此外,同一种纤维跟踪算法下不同的脑白质纤维根数对特征的影响甚微,颅内体素对应特征值的ICC集中在0.8以上。性别对脑白质纤维长度影响的分析结果发现,相比于男性,女性在丘脑、穹窿、小脑中脚和苍白球区域的脑白质纤维长度特征值显著偏高;男性在右侧直回和右侧苍白球区域特征值显著高于女性。所提出的脑白质纤维长度特征丰富了脑白质纤维形态分析方法,...     

磁共振弥散张量成像的脑白质纤维优化重建

磁共振弥散张量成像(DTI)可对大脑白质纤维束的三维几何结构进行无创研究,其主要方法为DTI纤维追踪成像.研究打破现有DTI纤维追踪成像从初始种子区域逐步追踪增长的框架,提出脑白质的纤维优化重建方法,从全局角度描述追踪纤维,通过其对弥散倾向和几何结构的优化估计,重构最优纤维路径.结果表明,该方法可提供连接两个感兴趣区域(ROI)的有效和对称连接,同时通过全局优化手段消除累积噪声及局部随机噪声,提高长距离成像的可靠性;在人工合成数据集和真实人体数据集中均能较好成像,较之现有纤维追踪成像具有更高的可靠性和可重复性.     

磁共振DTI技术和锰离子示踪方法活体定位鼠脑神经纤维

本文应用磁共振(MR)DTI的方法清晰准确描绘出鼠脑白质内主要神经纤维的位置、方向和形态,包括胼胝体、前联合、内囊、外囊、视束、大脑脚、锥体束等。皮质内注射MnCl2后MR成像,可见皮质脊髓束、皮质丘脑束、皮质纹状体束和纹状体黑质通路被示踪,可重复性地表现为特定部位的MR3D-FSPGR图像和T1W像高信号改变,相应区域T2WI为低信号。LFB染色各纤维束位置、形态与DTI-DEC张量图和MnCl2示踪MR图像结果相一致。因此,磁共振DTI技术和锰离子示踪的方法都能够对鼠脑主要神经纤维和投射通路进行定位,能够作为活体示踪脑内神经纤维束的手段。     

基于机器学习方法的前列腺癌DWI多参数分析及其应用

探究使用机器学习方法,提升对扩散加权成像(DWI)多参数图的前列腺癌(PCa)诊断的准确性。对39例前列腺癌患者、56例良性患者,进行磁共振扩散加权图像的采集,并使用传统单指数模型(Mono)、拉伸指数模型(SEM)、弥散张量成像(DTI)模型、弥散峰度成像(DKI)模型以及体内素不相干运动扩散(IVIM)模型等5种重建模型,得到共计16个参数图,而后对于每一个参数图进行直方图分析,得到相关图像特征后使用机器学习的方法进行分类。 使用支持向量机和随机森林两种分类器对前列腺病变进行良恶性分类,随机森林分类器的AUC值可以达到0.98,具有较高的分类性能。另外,对特征进行重要性排序后,发现DKI参数图是肿瘤分类的重要指标。     

基于多模型响应函数约束球面反卷积的纤维方向估计EI北大核心CSCD

约束球面反卷积可以从大脑扩散磁共振成像数据中量化白质纤维取向分布信息,该方法仅适用于单壳的扩散磁共振成像数据;在包含各向同性扩散信号的白质组织中,该方法会提供错误的纤维方向信息。针对这一不足,本文在约束球面反卷积的基础上,结合多壳数据和多种扩散模型下估计的响应函数,提出一种基于多模型响应函数的约束球面反卷积方法。多壳数据可以提高纤维方向估计的稳定性,多模型响应函数可以衰减脑白质中各向同性扩散信号,提供更加准确的纤维方向信息。为了验证算法的有效性,利用模拟数据和来自公开数据库的真实人脑数据进行对比实验。结果表明,本文算法可以衰减白质组织中的各向同性扩散信号,克服部分容积效应的影响,能更准确地进行纤维方向估计;重建的纤维方向分布稳定,伪峰少,而且对交叉纤维的识别能力也更强,为纤维束追踪技术的进一步研究奠定了基础。     

从随机行走模型到磁共振扩散权重成像

目的:利用布朗运动的随机行走模型导出磁共振扩散权重成像(DWI)公式,以验证随机行走模型对磁共振扩散权重成像的适用性。方法:从布朗运动的随机行走模型出发,分析存在梯度磁场情况下质子的扩散行为,计算梯度磁场对扩散运动中质子进动相位相散的积累,从而用统计方法算出在梯度磁场和扩散两个因素作用下导致的信号衰减,最后结合扩散成像序列导出磁共振扩散权重成像的信号强度公式。结果:证明了扩散运动中质子进动相位相散的积累符合高斯分布,导出了扩散所致信号衰减与梯度磁场及施加时间的关系,并进一步导出了脉冲梯度自旋回波序列(PGSE)的扩散权重成像公式——Stejskal-Tanner方程。结论:在磁共振扩散成像中人体水分子的扩散运动可视为随机行走。通过施加运动探测梯度(MPG)磁场,可将组织中水分子的扩散能力反映到图像亮度上。虽然Stejskal和Tanner也曾利用存在扩散和梯度磁场情况下的布洛赫方程导出了Stejskal-Tanner方程,但本文直接从随机行走模型出发导出该方程,为磁共振扩散权重成像的微观基础提供一个新的视角。     

非笛卡尔并行磁共振成像数据的自适应约束重建新算法

多通道欠采样非笛卡尔轨迹数据重建是当前磁共振成像的研究热点,当欠采样因子比较大时,病态问题往往使得敏感度编码(SENSE)方法重建图像信噪比严重降低,传统的解决方法是在重建方程中引入Tikhonov约束或TV约束。提出自适应约束的SENSE重建算法,由先验图像的梯度特征并借鉴PM模型的思想决定惩罚函数,在梯度幅值较大的区域使用各向异性扩散的TV约束方式,在梯度幅值较小的区域使用各向同性扩散的Tikhonov约束方式。进行8通道2.6倍欠采样可变密度螺旋轨迹人体动静脉畸形瘤动脉注射X线的仿真实验。结果表明,与平方和(SOS)重建方法、传统无约束SENSE重建方法以及TV约束SENSE重建方法相比,本算法可以有效抑制部分数据成像带来的噪声和伪影,并能较好保护图像细节尤其是小细节信息,成像效果优于传统方法。     

基于纤维束的空间统计方式的复发缓解型多发性硬化患者磁共振扩散张量成像与正常人对照

目的:利用基于纤维束的空间统计(TBSS)方式结合磁共振扩散张量成像技术(DTI)综合评价DTI对复发缓解型多发性硬化(RRMS)患者全脑白质微结构改变与正常人的对比,并探讨其应用价值。方法:实验组和对照组均进行全脑轴位常规扫描及DTI扫描,数据进行TBSS后处理,生成三维平均各向异性系数纤维骨架并进行非参数统计比较。结果:RRMS患者全脑双侧额叶、颞叶、顶叶及枕叶脑白质区域纤维素呈广泛性各向异性系数值减低、平均扩散率值升高,差异有统计学意义(P0.05)。结论:RRMS患者双侧额叶、颞叶、顶叶及枕叶脑白质区存在广泛的脑白质损伤,TBSS后处理方法能较为准确地定位和定量监测、评估及发现RRMS病灶。     

人体组织电特性成像方法综述

近年来,电阻抗断层成像(EIT)和磁共振电阻抗成像(MREIT)等基于人体组织电特性(EPs)的成像方法已经成为生物医学界的研究热点。与EIT和MREIT相比,基于射频场成像的电特性成像(MR-EPT)是一种新近提出的无损EPs成像方法,该技术基于磁共振(MRI)射频场对生物组织电导率和介电常数进行重建,无需注入电流即可获得高分辨率和高精度的图像。本文对几种基于EPs的成像方法及其发展现状进行了详细阐述,并着重对MR-EPT的原理、优点、发展前景及通过它来测量比吸收率(SAR)的方法进行介绍。总之,MR-EPT值得受到更广泛地关注,并有待进行更深入的研究,以促进医学检测水平再创新突破。     

基于参考图像的压缩感知磁共振扩散张量成像

基于参考图像的压缩感知磁共振扩散张量成像方法,利用相邻方向的扩散加权图像差异较小的特点,采用压缩感知理论实现快速扩散张量成像,回顾性选取扩散张量图像数据进行实验研究,在采样率为50%的均匀分布辐射线欠采样方式下进行基于参考图像的压缩感知扩散张量图像重建,结果表明重建后的扩散加权图的平均结构相似性（MSSIM）和峰值信噪比（PSNR）分别为0.904±0.044、（37.92±3.89） dB,各向异性分数图的MSSIM和PSNR分别为0.992、41.64 dB。因此,该方法在保证重建图像质量的前提下,可显著缩短数据采集时间,减少由于时间过长引起的图像伪影等问题。     

扩散张量MR成像研究

本文一方面综述了8年来国际上扩散张量磁共振成像(DTI)的研究进展情况。包括总结了到目前为止所使用的4种提高DTI成像精度的方法，并指出精度的提高依赖于成像中脉冲序列的优化、实验方法的完善和后处理算法两个方面。文中比较了目前研究扩散张量的两种基本模型：扩散张量模型和q-空间模型。指出这两种模型侧重应用于不同的场合。前者侧重于研究器官或宏观组织中的扩散，而后者侧重于研究小到细胞尺度(μm量级)的扩散行为。两者在应用研究方面是互补的，所要求的实验条件是有差别的。另一方面结合文献对扩散张量模型的实验条件进行了理论分析。认为b因子取得过高并不合理。并用DTI实验数据和结果进行了初步验证。为了改进扩散张量模型本文探讨了考虑多指数衰减的设想。文中综述了DTI的导出量和一些实验结果，在此基础上分析了设计和优化各向异性指标(DAI)的原则。对于DTI的重要导出结果神经纤维柬成像(fiber tractography)重点分析了造成其成像精度不高的主要因素，指出了改进纤维束传导方向甄选算法和寻求纤维束方向场的几何性质是两种可能的解决办法。     

双向抑郁症患者脑磁共振图像纹理特征

目的研究双向抑郁症患者与健康人群脑部磁共振图像在前额叶脑白质区的纹理差异。方法在抑郁症患者组和健康对照组中随机各选取8名志愿者,进行相同的脑部磁共振扫描,选取左右额叶脑白质作为研究对象,提取实验组和对照组样本的纹理特征,使用最小分类误差与最小平均相关系数法对纹理特征进行筛选及分类比较研究。结果通过比较原始数据分析(raw data analysis,RDA)、主成分分析(principal component analysis,PCA)、线性判别分析(linear discriminant analysis,LDA)、非线性判别分析(nonlinear discriminant analysis,NDA)4种分类方法,发现LDA和NDA方法对样本纹理分类正确率高于RDA和PCA分类方法。结论抑郁症患者与健康人群脑部磁共振图像的前额叶脑白质区纹理特征存在差异。     

磁共振弥散张量成像在颅脑疾病诊治中的应用

磁共振弥散张量成像(difusion tensor imaging,DTl)是功能磁共振成像的一个重要组成部分,它利用水分子弥散在不均质组织中具有各向异性的特征,通过改变弥散敏感梯度方向,测得体素内水分子在各个方向上的弥散强度,在三维空间定量分析组织内水分子的弥散运动,利用所得多种参数值成像.DTI主要用于评价组织结构的完整性、病理改变及组织结构和功能的关系.现主要就DTI成像在脑白质显示、发育及神经外科的临床应用等方面作一综述.