一、磁共振弥散张量成像的基本原理和临床应用（论文文献综述）
惠凯旋[1]（2021）在《基于fMRI和DTI的抗LGI1脑炎患者脑功能和结构研究》文中指出富亮氨酸胶质瘤失活蛋白1（leucine-rich glioma-inactivated 1,LGI1）抗体脑炎是一种罕见的由LGI1抗体介导引起的自身免疫性脑疾病,临床上抗LGI1脑炎患者的症状主要表现为认知功能下降,精神和行为异常,面-臂肌张力障碍性癫痫发作及低钠血症等。LGI1是一种神经元分泌蛋白,主要分布在海马、颞叶等边缘系统部分,在神经元的突触信号传递中具有重要作用。目前抗LGI1脑炎致病原因尚不清楚,临床对该病的诊断主要通过检验血液及脑脊液的LGI1抗体,并结合患者的临床症状做出诊断,缺乏可靠、客观、量化的判定指标,因而本文旨在通过静息态功能磁共振成像（resting state functional Magnetic Resonance Imaging,rs-f MRI）和弥散张量成像（diffusion tensor imaging,DTI）等影像学数据的分析,探测该病的典型影像学特征,寻找临床影像学标记,从而为疾病的早期诊断和治疗提供影像学依据,本文的具体研究内容包括以下两部分:第一部分,基于rs-f MRI进行抗LGI1脑炎患者的脑功能分析。首先采用局部一致性（regional homogeneity,Re Ho）的分析方法研究静息态下脑神经元的活动情况,该方法通过计算肯德尔和谐系数来评估每个体素与其相邻体素的BOLD信号时间序列的相似性,结果发现抗LGI1脑炎患者组的左侧尾状核、右侧颞中回、右侧颞上回的Re Ho值与正常对照组相比显着降低。然后提出基于层次伙伴匹配的独立分量分析算法（independent component analysis with hierarchical partner matching,HPM-ICA）,构建脑功能网络,进行脑功能连接的分析。独立分量分析是一种数据驱动的多变量分析法,是静息态脑网络分析的有力工具,本文所提出的HPM-ICA算法利用最小描述长度和赤池信息量准则估计模型的阶数,并采用层次伙伴匹配的算法建立多被试数据的功能网络间的对应性,从而得到可靠稳定的独立成分,最后通过统计分析发现抗LGI1脑炎患者的海马、额下回、杏仁核、颞上回,前扣带皮层和后扣带皮层的功能连接显着降低,尾状核、壳核和辅助运动区的脑功能连接显着增强。基于f MRI的研究结果表明抗LGI1脑炎患者与记忆、认知和运动等相关的脑区发生异常改变,可以作为该病的影像学标记。第二部分,基于DTI数据进行抗LGI1脑炎患者的脑白质微结构分析。DTI能够提供在物理磁共振成像分辨率下看不见的微观层面的结构信息,可以显示脑白质纤维束的结构信息和脑白质的形态变化,本文采用基于纤维束示踪的空间统计分析法（tract-based spatial statistics,TBSS）对抗LGI1脑炎患者的DTI影像数据进行分析,通过计算各向异性分数（fractional anisotropy,FA）和平均弥散率（mean diffusivity,MD）等指标,发现脑炎患者组在胼胝体、内囊、放射冠以及上纵束等脑区的白质纤维束的FA值降低,相应地MD值增加,表明这些脑区的白质微结构发生了病变,可能是其病理生理机制的重要特征。简言之,本文通过对抗LGI1脑炎患者的脑功能成像和弥散张量成像等影像学数据的分析发现了脑功能及结构异常的生物影像学标记,为理解抗LGI1脑炎患者的神经病理机制提供了新的思路,在疾病的早期识别、诊断、病程监控以及疗效评价等方面具有十分重要的意义。
张炯[2]（2021）在《功能磁共振对慢性肾脏病患者肾脏纤维化状态的评估及多模态模型的建立》文中研究表明慢性肾脏疾病（chronic kidney disease,CKD）是目前全球性范围内公共卫生问题。2013年全球CKD患病率在8-16%之间。我国是CKD大国,2012年我国数据统计CKD的患病率大约为10.8%,大约1.3亿患者;其中又以慢性肾小球疾病最为常见。CKD的诊断表示一种疾病状态,意义是给予肾功能缓慢下降进行分期。肾小球滤过率（glomerular filter rate,GFR）评估是肾脏病诊治的关键环节,是反映CKD严重程度及进展程度的一个重要指标,对于指导临床用药和判断疾病进展和预后具有重要意义。目前临床上测定GFR的方法主要是基于99Tcm单光子发射体层成像术（single photon emission computed tomography,SPECT）的肾脏GFR测定和eGFR估算。肾功能水平与肾脏组织学改变,尤其是纤维化等慢性病变密切相关。组织纤维化是CKD进展的最终共同病理改变。肾脏纤维化是CKD进展的重要危险因素。虽然组织形态学改变能反映CKD的病情轻重,但是临床上取得组织学材料肾活检术取材局限,难以反映肾组织改变的全貌,且属有创性操作,不利于重复观察和随访病情变化。现今的主要诊断依据,即金标准仍然是经皮肾穿刺组织活检。肾脏纤维化是CKD进展的重要病理标志,在此过程中伴随着肾脏微循环状态的改变、组织缺氧、肾单位毁损。评估肾脏纤维化程度对于了解肾脏病病情、判断预后以及制定治疗方案非常有意义。然而,目前临床上缺乏对肾组织纤维化病变的非侵入性检查措施,现今的主要诊断依据,即金标准仍然是经皮肾穿刺组织活检。但是,活检的不足不仅表现在创伤性,还存在取材的局限性。近来,开发一些新的磁共振影像学（magnetic resonance imaging,MRI）技术,并成功地应用于临床,来评估组织纤维化病变程度。MRI无电离辐射,具有较高的软组织分辨率,可多平面成像,可以无需注射对比剂就能评估组织器官的生理功能和病理生理变化。随着新的功能序列的出现,功能磁共振发展迅速,并且腹部功能磁共振的研究也逐步认可其安全性和实用性。因为,MRI不仅提供实体器官复杂的解剖学信息,还可在水分子运动、细胞功能上揭示病变的特性。在肾脏病领域中,对肾移植患者进行磁共振弹性成像（magnetic resonance elastography,MRE）发现弹性数值可以预测移植肾功能预后。对CKD患者进行弥散加权成像（diffused weighted imaging,DWI）或体素内不相干运动（intravoxel incoherent motion,IVIM）成像,发现血清肌酐与DWI-ADC值间存在负相关。但是,在CKD患者中,尤其是慢性肾小球肾炎患者,存在慢性纤维化病变,目前国内针对功能磁共振对肾脏纤维化的研究鲜见,而且,临床工作中,还没有很好地建立起功能影像学数据与肾功能和肾组织纤维化病变的关联关系。因此,本研究重点分析三个肾脏纤维化相关组织病理学指标—管周毛细血管密度、间质细胞外基质含量和肾小管上皮细胞密度。新型MRI技术有体素内不相干运动成像（intravoxel motion diffusion weighted imaging,IVIM-DWI）,包括DWI-Standard ADC序列、DWI-Fraction序列和AQP序列,以及MRE技术。研究分为三个部分,分别从功能影像对CKD患者肾功能状态的评估,对CKD患者肾组织纤维化指标的映射关联,以及基于磁共振序列参数和肾功能指标,构建多模态模型,预测CKD患者肾脏纤维化程度。这三个部分层层递进,也是从CKD的肾功能、功能影像和组织学方面逐步展开,将功能影像对组织器官病变的定性分析提升到定量计算的水平。研究一:功能磁共振在评估慢性肾脏病患者肾功能状态中的研究背景及目的:我国是CKD大国,GFR是CKD病情评估和分期诊断的重要指标。目前临床评估CKD的方法主要是公式估算（eGFR）和SPECT-GFR测定。功能磁共振因其独特的对器官生理功能反映优势,在腹部器官功能,尤其是血流、水分子扩散等方面具有较高诊断价值。本部分研究,拟观察功能磁共振序列与CKD患者肾功能（GFR）之间的关联关系,确定能够评价GFR的相关磁共振序列。方法:通过回顾性队列研究数据,选取国家肾脏疾病临床医学研究中心2016年4月-2016年12月住院CKD患者为研究对象。患者均在GE MR 750 3.0 Tesla磁共振仪上接受IVIM-DWI、DKI、DTI、MRE序列扫描,使用ADW 4.6工作站中的Functool软件包中的后处理软件生成相应的功能磁共振伪彩图,获取相应的功能磁共振序列参数值。eGFR计算采用CKD-EPI公式,并同时接受SPECT-GFR检查。利用Pearson或Spearman相关性检验检测功能磁共振序列参数与肾功能指标的相关性。结果:（1）28例CKD患者纳入研究,期中女性10例（35.7%）,平均年龄39岁（95%CI:33-43岁）。DWI-Standard ADC、DWI-Fraction序列参数皮质区数据在CKD不同分期之间存在显着差异,随着CKD进展,参数值逐渐降低。CKD 1期肾皮质区DWI-Standard ADC值显着高于CKD 4期（1.91?0.11mm2/s*104vs.1.61?0.15mm2/s*104,P<0.01）;CKD 1期肾皮质区DWI-Fraction值显着高于CKD 4期（0.46?0.02mm2/s*104vs.0.36?0.04mm2/s*104,P<0.01）。DWI-Standard ADC皮质区参数与e GFR之间存在显着正相关（Rho=0.660,P<0.01）;DWI-Fraction皮质区参数与e GFR之间存在显着正相关（Rho=0.673,P=0.001）。DWI序列髓质区得到的数据也有类似统计学结果。（2）DWI-AQP序列参数在CKD不同分期之间存在显着差异,随着CKD进展,参数值逐渐升高。CKD 1期肾皮质区DWI-AQP值显着低于CKD 4期（0.24?0.06mm2/s*104vs.0.32?0.05mm2/s*104,P<0.05）。DWI-AQP皮质区参数值与e GFR之间存在显着负相关性（Rho=-0.506,P=0.006）。AQP在髓质区获得的参数也有类似统计学结果。（3）60Hz条件下,MRE序列参数在不同CKD分期之间存在显着差异,随着CKD进展,参数值逐渐降低。CKD 1期肾皮质区MRE值显着低于CKD 4期（4.565?0.575 KPa vs.3.728?0.575 KPa,P<0.05）。MRE皮质区参数值与e GFR之间存在显着正相关性（Rho=0.411,P=0.03）。MRE在髓质区获得的参数也有类似统计学结果。45Hz条件下的MRE序列,以及DKI、DTI相关序列与GFR之间的相关性指标统计学差异并不显着。结论:本文通过研究发现,DWI、MRE序列与GFR之间存在较好的相关性,有可能作为CKD患者肾功能损伤的评判候选指标。该部分研究结果也为后续进一步展开功能磁共振序列与肾脏组织纤维化具体形态学指标之间的联系研究提供基础数据。研究二:功能磁共振在评估慢性肾脏病患者肾组织纤维化中的研究背景和目的:研究内容一已经提供了DWI、MRE等功能磁共振序列与CKD患者GFR水平有相关性,在不同CKD分期间差异显着。然而,作为功能磁共振序列,其实际意义应该是能反映器官组织的病理生理变化。基于DWI-Standard ADC、DWI-Fraction、DWI-AQP及MRE序列的基本原理,和对人体组织器官病理生理状态反映的共性特点,提出科学假设,通过将CKD患者纤维化组织特点和功能磁共振序列进行映射关联,验证新型的MRI技术在评估CKD患者肾脏纤维化中的实际反映与关联特性。方法:本部分研究基于队列研究数据库,收集2016年1月至2017年12月在国家肾脏疾病临床医学研究中心住院,并纳入南京肾小球肾炎注册系统（Nanjing Glomerulonephritis Registry）的CKD患者。观察肾脏病理中皮质区间质细胞外基质含量和管周毛细血管密度,并根据患者接受的f MRI扫描序列参数,进行相关性分析研究。运用Aperio Scan Scope系统,通过分析Masson’s trichrome切片,分析细胞外基质含量。通过残余肾组织的CD34免疫组化染色,计算管周毛细血管数量,分析管周毛细血管分布密度。根据常规病理计算肾小球球性硬化比例和间质纤维化半定量评分,分为0分（纤维化<10%）,1分（纤维化10-30%）,2分（纤维化30-50%）,3分（纤维化>50%）。对残余肾组织进行AQP1染色,计算AQP1阳性肾小管比例。利用Pearson或Spearman相关性检验检测MRE序列参数与细胞外基质含量、DWI序列参数与管周毛细血管密度,AQP序列参数与组织中AQP1蛋白阳性表达肾小管比例的相关性。结果:（1）97例CKD患者纳入本部分研究,随着CKD进展,管周毛细血管分布密度和AQP1阳性肾小管数量显着降低,皮质区细胞外基质含量显着增加。（2）根据CKD分期,DWI-Standard ADC序列参数、DWI-Fraction参数和MRE参数均呈显着降低趋势。AQP参数在CKD不同分期之间变化无统计学差异;根据球性硬化严重程度分组和肾间质慢性化评分进行分组,也得到类似上述结果。（3）DWI-Standard ADC序列参数值与球性硬化比例之间存在负相关性（Rho=-0.428,P<0.001）,DWI-Fraction与序列参数值与球性硬化比例之间存在负相关性（Rho=-0.272,P=0.007）,MRE序列参数值与球性硬化比例之间存在负相关性（Rho=-0.519,P<0.001）。（4）DWI-Standard ADC序列参数与管周毛细血管分布密度呈正相关（Rho=0.244,P=0.016）;DWI-Fraction序列参数与管周毛细血管分布密度呈正相关（Rho=0.472,P=0.001）。（4）MRE序列参数与皮质区细胞外基质含量呈负相关性（Rho=-0.397,P<0.001）。（5）AQP-ADC参数值与肾组织AQP1蛋白表达量之间不存在显着相关性（Rho=-0.089,P=0.385）。结论:本部分研究给功能磁共振序列有效评估CKD患者肾脏纤维化问题提供了组织病理学支持证据,探索了磁共振与组织病理学之间的映射关系。DWI-Standard ADC序列、DWI-Fraction序列和MRE序列,不论从理论角度,还是实际数据结果,均提示未来在评估肾小球纤维化和肾皮质间质纤维化程度上有优势。基于本研究的数据结果,还需要更大样本的外部验证,以及更长期的随访研究。将传统的病理慢性化指标和这些新型的功能磁共振序列指标进行比较,以明确其对纤维化的评估作用和CKD进展的预后判断能力。研究三:基于功能磁共振、肾脏功能及肾组织病理学参数的多模态模型的建立背景和目的:该部分研究在研究一和二的基础上,基于功能磁共振参数、肾功能参数构建预测肾组织纤维化具体病理学指标的模型。方法:研究人群和基础临床病理数据同第二部分。肾脏纤维化相关组织病理学指标包括管周毛细血管密度和间质细胞外基质含量。功能磁共振指标包括IVIM-DWI和MRE。基于功能磁共振序列参数、e GFR构建预测肾组织纤维化指标的多重线性回归模型,根据多元回归模型中最小化差平方和原则构建最优拟合线。结果:（1）基于MRE序列参数和eGFR,构建反映皮质区细胞外基质含量的最适合方程为Interstitial Extracellular Matrix Volume=218.504-14.651×ln（MRE）-18.499×ln（eGFR）。CKD患者肾皮质区间质中细胞外基质含量与MRE序列参数值和e GFR的自然对数呈线性关系,二者P值均小于0.05（6.16e-05,0.0326和3.88e-10）。（2）基于DWI-Fraction和e GFR构建反应皮质区管周毛细血管分布密度的最适合方程为Peritubular Capillaries Density=17.914+9.403×（DWI-fraction）+0.112×（eGFR）。管周毛细血管分布密度与DWI-Fraction序列参数和eGFR之间存在线性相关,相比较eGFR而言,DWI-Fraction与管周毛细血管分布密度的关系相对较弱,P值偏大。（3）基于DWI-Standard ADC和eGFR构建反映皮质区管周毛细血管分布密度的最适合方程为Peritubular Capillaries Density=22.136-0.809×（DWI-Standard ADC）+0.130×（eGFR）。DWI-Standard ADC序列参数和eGFR相比,与管周毛细血管分布密度的相关性较弱,与DWI-Fraction相比也有类似结果。结论:本部分研究在前期研究基础之上,基于磁共振与组织病理学之间的映射关系,构建了由功能影像学参数和肾功能指标获取纤维化肾脏相关重要病理学特征指标的数学模型,对于促进功能影像在评估CKD纤维化水平中的临床应用具有重要意义。
赵忠博[3]（2021）在《孤独症儿童及其社交亚型的大脑结构连接及纤维束特性分析》文中指出孤独症,又称孤独症谱系障碍（Autism Spectrum Disorder,ASD）,是一种广泛流行的神经发育障碍疾病。近年来,大量研究通过磁共振成像技术结合临床诊断表现对孤独症群体大脑的特定结构与功能进行探索,结果发现孤独症患者群体的大脑结构相较于正常人存在异常,而这些结构异常与其对应的脑功能异常甚至缺失有很大的关系。此外,孤独症的病因学复杂,是一种谱系障碍疾病,分为多种亚型。儿童时期既是大脑发育的关键期,也是针对孤独症的大多数有效治疗手段的黄金时期。但是目前针对低龄孤独症患者（尤其是4～6岁）的大脑结构连接和白质纤维束特性的研究很少,在孤独症儿童不同社交亚型上的大脑结构特性研究更是少之又少。弥散张量成像（Diffusion Tensor Imaging,DTI）作为磁共振技术的一种,相较于其他成像方式可以更加直观地描述孤独症患者大脑结构连接及白质纤维束的发育特性。因此,本研究基于大脑DTI数据的各向异性分数（fractional anisotropy,FA）指标,进行了三个研究分别分析4～6岁孤独症儿童相较于正常发育儿童的大脑白质纤维结构连接（研究一）和主要纤维束特性（研究二）的差异,以及孤独症社交亚型的上述差异与孤独症临床诊断量表（Autism Diagnostic Observation Schedule,ADOS）的相关性（研究三）,旨在发现可靠的脑影像学标记用于孤独症儿童及其社交亚型的早期诊断及辅助治疗。本研究采用了三个独立数据集（合作者北京大学医学部张嵘副教授团队采集的4～6岁孤独症儿童和正常发育儿童共计121例（其中孤独症儿童95例）,本团队采集的孤独症儿童12例,以及合作者南京脑科医院柯晓燕教授团队采集的正常发育儿童9例DTI数据）以验证结果的鲁棒性。研究一发现孤独症儿童相较于正常发育儿童,有五个结构脑网络共计22条结构连接的FA指标增强,而没有发现FA指标降低的结构网络。基于元分析发现该五个结构脑网络与默认网络、运动、视觉识别、道德还有奖赏等孤独症主要功能缺陷相关。同时,该五个结构脑网络作为整体与ADOS特定分量表得分显着相关。基于这五个具有显着组间差异的结构脑网络,本研究进一步建立了基于支持向量机（Support Vector Machine,SVM）的孤独症儿童与正常发育儿童的分类模型,经过留一交叉验证法和独立测试集验证都达到了较好的分类效果（分类准确率大于90%）。研究二对4～6岁孤独症儿童白质纤维束特性进行分析,发现了校正前的孤独症儿童与正常发育儿童之间在纤维束骨架特定区域上发生的改变。基于研究一结构连接特性的分析结果,研究三进一步探索了孤独症儿童的三种社交亚型的结构连接与ADOS量表得分相关性的异同。综上所述,本论文基于以上三个研究发现了4～6岁孤独症儿童及其社交亚型相较于正常发育儿童的大脑白质纤维结构连接和纤维束特性差异,及其与孤独症诊断量表的相关性,探索了大脑结构连接特性作为潜在的区分低龄孤独症儿童与正常发育儿童的脑影像标记物,为将来进一步基于磁共振图像处理算法和人工智能的孤独症早期诊断和精准干预治疗提供了新的思路和有效的探索。
徐溪[4]（2021）在《基于心脏磁共振弥散张量成像的后处理优化技术研究》文中研究表明心脏弥散张量成像（cardiac diffusion tensor imaging,cDTI）是目前唯一可以无需造影剂、无创地评估活体心肌微观结构的技术。与传统组织学有创检测不同,cDTI基于人体中水分子在组织中的弥散特性进行成像,使用施加弥散敏感加权梯度的序列技术进行图像采集,并建立高斯运动指数模型对信号衰减进行建模,最终通过张量对弥散的各向异性进行表征,并衍生出一系列特征参数对心肌结构变化进行定量分析。研究表明,cDTI技术能够反映活体动态心脏微观结构,可用于心肌再生的评估和心肌病鉴别诊断,表征心肌梗死、肥厚性心肌病和扩张性心肌病中细胞层面的变化,具有广阔的临床应用前景。目前,由于实际应用中图像非常容易受噪声影响,导致参数估计结果的准确性和稳定性受限,同时心脏宏观运动导致磁共振信号丢失严重,无法用于后续参数分析,以及呼吸、心脏运动导致采集时间过长等因素,该技术还未能作为常规技术手段应用于临床环境。为了改善cDTI技术应用中的局限,本文开展了较全面的研究和探索。首先从磁共振成像原理出发,对磁共振成像中信号的激发与编码、采集与图像重建进行概述,阐述心脏弥散成像理论,即使用弥散敏感梯度使得运动的分子产生相位累积,造成信号衰减,建立张量模型对弥散过程进行表征。同时,分析对比了常用的成像序列技术,包括刺激回波（STEAM）和弥散准备的稳态自由进动（BSSFP）序列技术各自的优缺点,并详细阐述了张量分析模型的建立与心脏弥散张量分析模型中的主要特征参数与生理意义。针对弥散图像固有的低信噪比的问题,基于离体和仿真实验对图像数据的去噪预处理中三种不同去噪算法进行图像质量和参数结果准确性方面的效果进行评估,运用SNR和RMSE作为评价标准,多组数据进行统计分析,结果表明LPCA更适用于弥散图像的去噪,因此确定采用LPCA作为本文去噪算法,以提高参数分析的准确度。设计了cDTI在体数据采集方案,针对在体采集中因心脏非自主运动和T2弛豫较短导致的信号丢失问题,制定了使用包含心电门控和呼吸导航双触发的弥散加权自旋回波平面回波（DWI-SE-EPI）序列技术进行信号采集的方案,在序列上实现二阶运动补偿（M2C）的梯度设计,以降低采集过程中心脏运动的干扰,解决信号丢失问题。基于对志愿者采集的心脏数据的分析,确定了最优成像参数,并建立完整的在体数据分析方案,验证了使用二阶运动补偿序列在舒张期采集,同时使用多次平均,可有效提高成像的稳定性和图像总体质量。同时,针对采集过程中的延迟时间、平均次数、方向数等成像参数进行志愿者实验,控制变量和对比分析,与现有已发表结果对比验证,确定了cDTI在体采集的最优参数。针对国际上还没有形成规范化的处理方案,国内尚无成熟处理软件支持cDTI图像分析的现状,本文设计了完整的数据处理流程,并开发cDTI数据处理软件,实现对主流厂商弥散图像的批处理。软件简洁友好、功能丰富、操作简单、可拓展性强,为科研工作者和临床医生进行cDTI研究和临床应用提供了一种高效的工具软件。
田时雨[5]（2020）在《基于弥散张量成像的原发性失眠患者大脑白质变化的研究》文中指出在经济生活快速发展的今天,越来越多的人陷入长期的失眠困扰中,导致睡眠质量的下降。由于睡眠质量的降低,生活质量也随之下降,这也对人们的正常生活产生了很多不良的影响,是很多问题发生的元凶,所以失眠等睡眠障碍也被认为是重大的卫生问题之一。对于失眠我们将其分为原发性失眠与继发性失眠两种,本文所研究的对象是原发性失眠。原发性失眠作为独立的精神症状之一,它的判断标准是至少有睡眠困难或失眠一个月以上。原发性失眠症会导致很多疾病的产生,比如精神和认知障碍,特别强调的是原发性失眠是抑郁和焦虑症的易感因素,与白天损伤的后遗症有关。原发性失眠的产生是不受精神或环境原因所影响的,甚至没有临床上的重大危难、以及和医疗相关问题的影响,所以我们试图探讨原发性失眠是否和大脑的某些脑区变化有关,以及如何影响大脑脑区的变化。对动物的研究发现,睡眠不足对大脑功能可塑性有不利影响,包括突触的长期增强。对动物的研究表明,睡眠剥夺、睡眠缺失会减弱神经发生,特别是在海马区域,这表明睡眠不足也会影响大脑的结构。这些功能和结构的发现与人类的行为研究相一致,研究表明实验性睡眠减少会破坏神经认知能力。但是人们对失眠的神经生物学机制知之甚少。在本研究中所使用的方法是基于纤维束的空间统计学方法（Tract Based Spatial Statistics,TBSS）,对被研究对象的弥散张量成像（diffusion tensor imaging,DTI）影像学数据进行了图像的处理分析,本研究选择了31位原发性失眠患者和31位与原发性失眠患者相匹配的健康对照组的DTI数据,筛选的标准包括性别、年龄及相关的行为学量表等。研究发现原发性失眠患者的脑白质特性发生改变,我们利用多种DTI指标对脑白质进行分析,可以很好的观测到脑白质的变化,多种DTI指标是以非入侵的手段来研究脑白质的变化,这种研究方法在临床和各类实验中的表现很突出,在DTI指标中,分数各向异性（Fractional Anisotropy,FA值）对脑白质的变化表现的尤其敏感,平均弥散率（Mean Diffusivity,MD）,径向弥散率（Axial Diffusivity,AD）,轴向弥散率（Radial Diffusivity,RD）可能会作为补充提供更多有关轴突细胞膜和髓鞘的结构的信息。研究发现原发性失眠患者的FA值降低表现为内囊（posterior limb of the internal capsule,PLIC）,外囊（external capsule,EC）,前放射冠（anterior coronal radiata,ACR）,胼胝体体部（body of corpus callosum,BCC）,胼胝体压部（splenium of corpus callosum,SCC）,胼胝体膝部（genu of corpus callosum,GCC）。FA值降低可能是AD值和RD值升高所致,对FA值进行相关分析后,FA值相关分析表明,在原发性失眠患者中,原发性失眠患者内囊后肢（PLIC）平均FA值与匹兹堡睡眠质量指数（PSQI）呈显着正相关（r=0.356,P=0.049）,原发性失眠患者胼胝体压部（SCC）的FA值与汉密尔顿抑郁量表（HAMD）呈负相关（r=-0.3586,P=0.029）。这项研究发现,原发性失眠患者的白质FA值降低,AD值和RD值升高。
何斌[6]（2020）在《基于弥散磁共振影像的猕猴脑网络组图谱构建方法及其额极研究》文中研究说明脑图谱是前沿科学研究的重要工具,构建高质量的脑图谱不仅能极大地促进大脑结构-功能关系的研究、神经解剖学的研究和临床医疗研究,还能为类脑计算、智能技术、芯片设计等提供重要的启示。弥散张量成像是一种新型的无侵入性的活体大脑成像技术,在脑科学研究中,基于弥散张量成像的脑图谱构建是非常重要的一个研究方向。作为研究人脑的优秀模型之一,猴脑研究吸引了越来越多的科学家们的研究兴趣。但是目前基于弥散张量成像技术的致力于猕猴脑图谱构建的系统研究还非常的有限。针对这一现状,本文系统的研究了基于解剖连接分割的猕猴脑图谱构建方法,然后配套开发了一套脑区分割流程处理软件工具箱,并使用该工具箱完成了在猕猴多个脑区上的分割任务。首先,在宏观尺度上,基于弥散磁共振成像技术,整合设计并优化改进了多种图像处理算法。第一,一款应用于猕猴脑组织提取的自动化鲁棒算法对于神经影像研究是很有必要的,特别是涉及高通量分析和大数据计算的应用场景,这种需求更加迫切。利用磁共振影像数据,本文提出了一种基于多图谱分割的的自动提取脑组织的方法,然后将该算法得到的结果和手工分割的结果对比并进行评估。这一部分的研究工作主要贡献包含两个方面,使用了两个独立的数据集（分别为24和30个实验被试）来测试所开发的算法的有效性;基于磁共振成像,使用多图谱分割的方法,提出了两种标签融合策略。第二,本文的算法流程融合了先进的配准算法使其更适合处理猕猴脑图像配准任务。第三,整合了一种基于主成分分析的统计框架,并对算法进行改进,最后提出了在个体水平上的分区验证方案。其次,本文配套开发了一套能完整实现非人灵长类动物猕猴脑区分割的软件工具箱——Monkey CBP,并将所有的代码开源。该工具箱一共包含两个版本,命令行版本和图形界面版本。命令行版本支持多个脑区并行划分,图形界面版本针对专一脑区进行划分,方便实验人员调节配置参数。本文使用两批猕猴实验数据集完成Monkey CBP的有效性和稳定性验证。该工具箱自动化程度高,操作简单便捷,实验用户只需要实验之前完成基本配置即可,然后程序便自动执行。此外,Monkey CBP支持多核心的CPU并行计算和GPUs加速,非常高效。最后,基于一组猕猴数据集（8只实验被试）,借助于高性能的服务器计算资源平台,使用Monkey CBP完成了猕猴额极皮层的图谱构建。本文将猕猴额极皮层划分为精细的8个亚区,并构建了每个亚区的连接指纹图,同时将解剖连接和基于示踪注射的研究结果进行比较,探讨不同技术之间结果的一致性。然后基于额极子区之间的解剖连接模式,对层次聚类算法进行优化改进,并对分区结果进行模块化分析,研究子区之间由于解剖连接的差异性引起的层级性规律。随后进一步研究并探讨了额极亚区和默认网络、社交网络和元认知之间的连接关系。研究发现额极的背外侧部分主要连接默认网络区域;额极腹侧部分主要连接社交网络区域,额极背侧部分主要连接元认知脑网络。这些结果将有助于增加对猕猴大脑解剖和环路的了解,并有利于促进和额极相关的临床研究。
赵传庆[7]（2020）在《基于黎曼几何框架的DTI图像去噪算法研究》文中研究说明扩散张量成像（Diffusion tensor image,DTI）是一种新型的成像技术,与传统的磁共振成像相比,DTI具有非侵入性,被广泛用于对脑内扩散过程的研究。作为一种无创性成像方法,DTI不仅可以在活体上显示脑白质纤维束,而且在脑功能、脑发育等理论研究以及诊断白质病变等临床应用领域均引起了极大关注。由于成像过程中噪声的影响,导致张量的形状和方向被破坏,降低了图像的质量,从而限制了DTI在临床应用上的发展。因此,DTI图像去噪算法研究对相关疾病的临床应用具有重要的意义。从视觉来看,DTI图像去噪有两个目标:一是获得高质量的DTI图像;二是获得排列一致均匀的张量场。高质量的图像能够获取清晰的大脑组织结构,而排列均匀的张量场有效地保留了图像边缘纹理结构,以更好的指导医疗人员进行大脑手术。当然,如果实现了第二个目标,往往也同时实现了第一个目标。因此,本文重点放在第二个目标,也就是在去噪的同时更好地保留扩散张量的非线性结构。通过对黎曼几何的深入研究,本文结合稀疏贝叶斯学习理论和非局部相似性理论,提出了两种新的DTI去噪算法,并在模拟和真实数据上验证了所提出的去噪方法。本论文主要研究工作如下:（1）扩散张量的黎曼几何性质在DTI中,扩散张量可以看作是黎曼流形上的33?的对称正定矩阵,而现有的去噪算法并没有充分考虑扩散张量的对称正定性,只是对张量的特征信息（特别是主特征信息）进行正则化。因此,本文研究了扩散张量在黎曼流形上的性质,并研究了仿射不变的黎曼度量,进而结合流形上的测地距离描述了流形上任意两点的距离,推导了黎曼流形下张量场上任意两点的距离和张量场的空间梯度,通过实验对比,黎曼梯度比欧几里得梯度能更好地描述张量的特征。（2）基于黎曼几何框架和稀疏贝叶斯学习的DTI图像去噪为了更好地去除DTI中的莱斯噪声,以及更好地保留扩散张量的几何结构,本文提出了一种基于黎曼几何框架和稀疏贝叶斯学习的扩散张量成像去噪算法。为了保护张量的结构,该算法将DTI张量映射到黎曼流形上,然后利用稀疏贝叶斯学习方法对其进行稀疏表示去噪,最后通过重建图像便可获得去噪后的图像。该算法充分考虑了图像的稀疏性以及张量的对称正定性,不仅可以更好的去除噪声,而且能更好地保留张量图像的结构信息。（3）基于黎曼非局部相似性的DTI图像去噪为了充分利用图像的先验信息,本文提出了一种基于黎曼非局部相似性的DTI去噪算法。首先,根据张量的结构性质,将DTI张量映射到黎曼流形上,并采用黎曼相似性度量搜索非局部相似块构成相似块组。其次,采用高斯混合模型学习块组的先验分布。最后,通过贝叶斯推理对其进行去噪,重组去噪后的块组获得最终的图像。该算法充分考虑了图像的非局部相似性,在噪声去除以及边缘纹理信息保留方面都具有更好的效果。
王素飞[8]（2020）在《基于解剖连接的猴脑颞上回分区》文中指出探索大脑连通性是理解大脑皮层功能结构的基础,例如,视觉和听觉皮层的神经元具有相似的解剖和组织结构,但它们支持不同的功能,并在与大脑其他部分的解剖连接上显示出明显的差异。这些连接的差异可能解释了它们的功能特异性。近二十年来,扩散磁成像（diffusion Magnetic Resonance Imaging,dMRI）被广泛用于研究大脑的微观结构和连通性,以及由多发性硬化症等病理因素引起的异常和阿尔茨海默病。具体来说,扩散张量成像（Diffusion Tensor Imaging,DTI）利用高斯椭球来模拟每个脑电图中水分子的扩散速率,提供了每个脑电图中嵌入的微观结构的定量信息。然后对dMRI数据应用纤维束造影算法,显示和可视化白质的纤维轨迹。dMRI数据建模的生物学有效性仍然是研究正常大脑及其功能障碍的一个关键挑战。长期以来人们一直基于微观结构,宏观结构或连接特征的区域,致力于将大脑分类形成各种脑图谱。其中,基于连接性的分割越来越多的受到重视,尤其是在过去二十多年中多模态磁共振成像技术的巨大进步。脑图谱是脑成像数据分析的重要工具,近年来已经被广泛研究,根据绘制标准的不同,已经构建了多个版本的人脑图谱。这些标准有细胞结构特征、神经递质受体分布、髓鞘指纹、转录组化模式以及结构和功能的连通性特征。其中,脑网络组图谱与脑连接体信息紧密相关,是在由结构神经影像数据推导出的解剖连通性图谱的基础上对大脑进行分割而形成的。目前,利用扩散张量成像构建猴脑图谱的研究还十分有限。此外,猕猴作为一种非人类灵长类动物模型常常用于模拟人类大脑的结构和功能,用来研究大脑的发育,认知功能以及精神疾病的神经机制。猴脑的声音识别机制与人脑极为相似,在进化上属于人类语言的同源脑区,基于颞上回有对语音的处理功能,以及颞叶处理信息的复杂模式,我们认为颞上回存在更精细的子区分区模式。并且,早期的基于细胞构筑的猴脑图谱对颞上回这个脑区没有详细的划分,在本研究中,我们利用8只活猕猴大脑的DTI数据,采用扩散张量成像的概率纤维跟踪方法,将活猕猴的大脑划分为不同的区域。本研究以解剖连接模式为基础,构建了非人类灵长类动物颞上回的详细图谱,为后续的功能模式研究提供基础。
蔡齐芳[9]（2020）在《磁共振弥散张量成像在儿童急性肾损伤中的应用价值》文中认为目的:探讨磁共振弥散张量成像（diffusion tensor imaging,DTI）定量评估急性肾损伤（acute kidney injury,AKI）早期肾功能及临床分期诊断的应用价值。材料和方法:收集自2017年11月至2019年10月经湖南省儿童医院临床诊断符合AKI标准的患儿47例,同期23名儿童志愿者纳入对照组。对所有受试儿进行MR常规扫描及DTI扫描,将DTI数据导入Siemens Neuro 3D工作站,测量所有受试儿双肾皮髓质各向异性分数（Fractional anisotropy,FA）、平均弥散系数（Average diffusion coefficient,ADC）,并对其进行DTT处理,同时收集AKI患儿24h内血清肌酐值。所有受试儿的左右肾皮髓质FA、ADC值组内比较、自身皮髓质FA值与ADC值比较采用配对t检验;两组受试儿ADC值、FA值比较采用独立样本t检验;将AKI患儿的肾皮、髓质ADC值和FA值与同期血清肌酐值进行相关分析;利用单因素方差分析及两两比较对照组、AKI患儿各期皮髓质FA、ADC值之间的差异,P<0.05为差异具有统计学意义。结果:1、实验组与对照组受试儿年龄、BMI、性别构成比分别比较,差异均无统计学意义（P>0.05）。2、实验组与对照组自身左肾皮髓质FA、ADC值、右肾皮髓质FA、ADC值比较,差异无统计学意义（P>0.05）。3、实验组与对照组自身比较,双侧肾髓质FA值大于皮质FA值,具有统计学差异（P<0.001）,对照组髓质ADC值小于皮质,实验组髓质ADC值大于皮质,差异具有统计学意义（P<0.05）。4、实验组髓质FA值及皮质FA、ADC值明显低于对照组,差异均有统计学意义（P<0.001）,AKI患儿髓质ADC值与对照组儿童相比,差异无统计学意义（P>0.05）。5、AKI亚组及正常对照组之间肾髓质FA值比较差异均具有统计学意义（P<0.001）;患儿肾皮质ADC值在AKI一期与二期比较中不具有统计学差异（P>0.05）,余各分期均存在的统计学差异（P<0.001）;AKI亚组与正常对照组之间肾皮质FA值差异均具有统计学意义（P<0.001）,其中不同分期组间比较均无统计学差异（P>0.05）。肾髓质ADC值各分期与对照组均无统计学差异（P=0.463）。6、AKI患儿髓质FA值、皮质ADC值与同期血清肌酐值呈负相关（r=-0.869、r=-0.594,P<0.001）,皮质FA值、髓质ADC值与血清肌酐无相关性（P=0.607,P=0.082）。7、纤维束示踪成像能够显示肾髓质管道性微结构,表现出优势的弥散方向。AKI患儿一、二、三期患儿的肾髓质纤维管状结构出现不同程度的数量减少、走行混乱、过早中断。代表不同程度的扩散受限,提示肾脏微结构的病理变化。结论:DTI作为一种无创性磁共振功能成像方法,可反映AKI早期肾功能损害,其定量参数FA、ADC值的减低能有效反映肾功能的改变,其肾髓质FA值对于早期评估肾功能情况较其余各值更为敏感,能评价急性肾损伤不同分期的肾功能变化,纤维束示踪成像（Diffusion tensor tractography,DTT）技术间接反映儿童肾髓质管道性结构,对临床诊断及早期评估AKI具有潜在应用价值。
王博[10]（2020）在《DTI技术在基底节区脑出血术后运动功能恢复的评价》文中提出目的评价弥散张量成像（DTI）技术联合功能神经导航（IGNS）在基底节区脑出血行小骨窗显微血肿清除术后预测患者肢体恢复的临床价值。方法40例一侧发生基底节区脑出血（ICH）患者随机分为显微手术组（20例）和药物治疗组（20例）,显微手术组在患者发病后1～2d内行小骨窗显微镜下脑内血肿清除术,行手术后1d均复查头颅CT检查,药物治疗组均接受标准药物治疗如营养神经、止血、降低颅压等治疗。所有患者在发病后2周均行DTI检查,之后将DTI原始数据输入功能神经导航系统,得出各组出血侧及健侧内囊后肢及大脑脚FA值,通过运算软件得出皮质脊髓束（CST）剩余条目数,然后显微手术组与药物治疗组进行比较;6个月后对各组患者进行随访,请专业神经康复师利用ADL日常生活能力量表对各组病人运动功能进行评估。结果手术组患者复查CT后显示血肿清除率在85%以上,血肿清除满意,显微手术组显示患侧CST在两个感兴趣区（内囊、大脑脚）FA值分别为（0.447±0.13）和（0.416±0.14）,药物治疗组显示患侧CST在对应区域FA值分别为（0.283±0.12）和（0.280±0.11）。显微手术组感兴趣区的FA值是明显增加的,与药物治疗组比较差异有统计学意义（P<0.05）。这些结果表明,通过显微手术在病灶区血肿清除后可以有效减少对内囊处CST的损伤破坏,被血肿压迫移位的CST能够大部分复位。通过计算软件获得所有患者出血侧相对剩余CST条目数为（66.85±26.8）,将所有患者出院后6个月进行ADL日常生活能力量表进行预后评估,分数为（69.90±33.6）,结果发现两者之间具有较高的相关性（r=0.639,p<0.01）。结论显微血肿清除手术对比于单纯药物治疗,其在基底节区脑出血的治疗上效果显着;观察DTI成像技术与功能神经系统融合后作出的CST三维示踪图像,可以体现脑出血后CST的形态变化;利用DTI联合IGNS得到的FA值及通过运算软件所得的CST相对剩余条目数可以作为基底节区脑出血患者显微血肿清除术后6个月运动神经功能恢复的可靠指标。
二、磁共振弥散张量成像的基本原理和临床应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、磁共振弥散张量成像的基本原理和临床应用（论文提纲范文）
（1）基于fMRI和DTI的抗LGI1脑炎患者脑功能和结构研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文的主要研究内容 |
| 1.4 本文的组织结构 |
| 第二章 磁共振成像的基本原理 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 磁共振成像的物理原理 |
| 2.3 功能磁共振成像的基本原理 |
| 2.4 弥散张量成像的基本原理 |
| 2.5 小结 |
| 第三章 基于功能磁共振成像的抗LGI1 脑炎患者的脑功能分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 数据采集 |
| 3.3 基于局部一致性的脑功能分析 |
| 3.4 基于独立分量分析的脑功能连接分析 |
| 3.5 实验结果及讨论 |
| 3.5.1 基于ReHo分析的结果与讨论 |
| 3.5.2 基于ICA分析的结果与讨论 |
| 3.6 小结 |
| 第四章 基于弥散张量成像的抗LGI1 脑炎患者的脑结构分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 数据采集 |
| 4.3 DTI数据处理 |
| 4.3.1 预处理 |
| 4.3.2 基于纤维束示踪的空间统计分析 |
| 4.4 实验结果及分析 |
| 4.4.1 实验结果 |
| 4.4.2 讨论与分析 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
（2）功能磁共振对慢性肾脏病患者肾脏纤维化状态的评估及多模态模型的建立（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 缩略词表 |
| 研究一: 功能磁共振在评估慢性肾脏病患者肾功能状态中的研究 |
| 一、前言 |
| 二、对象和方法 |
| 三、结果 |
| 四、讨论 |
| 五、小结 |
| 六、参考文献 |
| 研究二: 功能磁共振在评估慢性肾脏病患者肾组织纤维化中的研究 |
| 一、前言 |
| 二、对象和方法 |
| 三、结果 |
| 四、讨论 |
| 五、小结 |
| 六、参考文献 |
| 研究三:基于功能磁共振、肾脏功能及肾组织病理学参数的多模态模型的建立 |
| 一、前言 |
| 二、对象和方法 |
| 三、结果 |
| 四、讨论 |
| 五、小结 |
| 六、参考文献 |
| 全文总结 |
| 文献综述 慢性肾脏病纤维化评估的影像学研究进展 |
| 参考文献 |
| 在读期间发表论文和参加科研工作情况 |
| 致谢 |
（3）孤独症儿童及其社交亚型的大脑结构连接及纤维束特性分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究工作的背景及意义 |
| 1.1.1 孤独症的研究背景 |
| 1.1.2 基于弥散张量成像的孤独症儿童研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本研究的贡献与创新 |
| 1.4 本论文的结构安排 |
| 第二章 孤独症儿童及正常发育儿童的数据来源及分析方法 |
| 2.1 数据来源及描述 |
| 2.1.1 实验对象 |
| 2.1.2 受试对象社交亚型分组 |
| 2.1.3 基于ADOS量表的孤独症儿童诊断 |
| 2.1.4 DTI数据采集以及运行环境 |
| 2.2 分析方法及原理介绍 |
| 2.2.1 确定性纤维追踪成像的纤维束重构方法 |
| 2.2.2 基于网络统计算法的组间分析方法 |
| 2.2.3 基于支持向量机的机器学习分类算法 |
| 2.2.4 基于纤维束示踪的空间统计分析算法 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 研究一:孤独症儿童大脑白质纤维结构连接差异分析 |
| 3.1 前言 |
| 3.2 大脑白质纤维结构连接分析流程 |
| 3.2.1 弥散张量成像指标及脑图谱的选取 |
| 3.2.2 DTI图像数据预处理 |
| 3.2.3 确定性纤维追踪成像算法流程 |
| 3.2.4 基于网络统计算法流程 |
| 3.2.5 模型的建立、训练和测试流程 |
| 3.2.6 孤独症儿童大脑白质纤维结构连接差异流程总结 |
| 3.3 基于白质纤维结构连接差异分析结果 |
| 3.3.1 孤独症儿童与正常发育儿童之间存在差异的结构连接及脑网络 |
| 3.3.2 具有差异的结构连接及脑网络的具体功能分析结果 |
| 3.3.3 模型性能验证结果 |
| 3.3.4 ADOS量表相关性分析 |
| 3.4 讨论 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 研究二:基于TBSS的孤独症儿童白质纤维束特性分析 |
| 4.1 前言 |
| 4.2 孤独症儿童白质纤维束特性分析流程 |
| 4.2.1 数据预处理 |
| 4.2.2 FA图像的非线性配准 |
| 4.2.3 创建平均FA图像和其纤维束骨架 |
| 4.2.4 FA图像与平均FA骨架进行映射 |
| 4.2.5 统计与阈值设置 |
| 4.3 基于TBSS的孤独症儿童白质纤维束特性分析结果 |
| 4.3.1 数据预处理结果 |
| 4.3.2 FA图像的非线性配准结果 |
| 4.3.3 创建FA骨架的研究结果 |
| 4.3.4 回归分析统计研究结果 |
| 4.4 讨论 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 研究三:孤独症儿童及其社交亚型的结构连接与孤独症症状的相关性分析 |
| 5.1 前言 |
| 5.2 孤独症儿童社交亚型的结构连接与孤独症症状相关性分析流程 |
| 5.3 研究分析结果 |
| 5.3.1 基于结构脑网络与ADOS量表的相关性分析结果 |
| 5.3.2 基于孤独症儿童社交亚型与ADOS量表的相关性分析结果 |
| 5.4 讨论 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 全文总结与展望 |
| 6.1 本论文总结 |
| 6.2 未来工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
（4）基于心脏磁共振弥散张量成像的后处理优化技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.3 本文结构 |
| 2 心脏磁共振弥散张量成像理论与技术 |
| 2.1 磁共振成像原理 |
| 2.1.1 核磁共振现象 |
| 2.1.2 空间编码 |
| 2.1.3 磁共振成像系统 |
| 2.2 心脏弥散成像理论与序列技术 |
| 2.2.1 弥散成像原理 |
| 2.2.2 心脏弥散成像序列技术 |
| 2.3 心脏弥散张量分析模型 |
| 3 离体数据处理 |
| 3.1 张量估算 |
| 3.1.1 梯度方向校正 |
| 3.1.2 最小二乘法张量拟合 |
| 3.1.3 张量拟合校正 |
| 3.2 特征参数计算与验证 |
| 3.3 图像去噪分析 |
| 3.3.1 实验设计 |
| 3.3.2 实验结果 |
| 4 数据处理软件开发 |
| 4.1 软件功能开发 |
| 4.2 软件功能测试 |
| 5 在体数据采集与处理 |
| 5.1 采集方案设计 |
| 5.1.1 心电门控 |
| 5.1.2 呼吸导航 |
| 5.1.3 Reduced FOV技术 |
| 5.2 图像采集方案优化 |
| 5.3 在体数据采集与处理 |
| 5.3.1 在体数据处理 |
| 5.3.2 在体数据采集 |
| 6 总结与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文及取得的研究成果 |
（5）基于弥散张量成像的原发性失眠患者大脑白质变化的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 课题研究背景及意义 |
| 1.2.1 原发性失眠 |
| 1.2.2 研究原发性失眠患者的目的 |
| 1.3 原发性失眠的研究状况 |
| 1.3.1 国内外研究现状 |
| 1.3.2 课题研究目的以及假设 |
| 1.4 研究的主要内容和基本框架 |
| 1.4.1 研究的主要内容 |
| 1.4.2 课题的框架 |
| 2.磁共振成像原理以及图像分析方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 基于血氧依赖水平的磁共振成像概述 |
| 2.2.1 磁共振发展历程 |
| 2.2.2 磁共振成像原理 |
| 2.2.3 基于fMRI的静息态脑功能连接的研究 |
| 2.3 磁共振图像预处理 |
| 2.4 静息态脑功能研究概述 |
| 2.5 基于DTI的成像原理概述 |
| 2.5.1 弥散张量成像的基本原理 |
| 2.5.2 弥散各向异性 |
| 2.5.3 DTI数据的TBSS分析方法 |
| 2.6 本章小结 |
| 3.原发性失眠患者大脑相关脑区变化的研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 对象与方法 |
| 3.2.1 研究对象 |
| 3.2.2 数据采集 |
| 3.2.3 基于 TBSS 的原发性失眠患者脑白质分析 |
| 3.4 实验结果 |
| 3.4.1 人口统计学分析 |
| 3.4.2 原发性失眠患者相关脑区的研究 |
| 3.4.4 原发性失眠患者的脑区与具体数据的相关性 |
| 4.论文总结与展望 |
| 4.1 论文总结 |
| 4.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 插图索引 |
| 缩略语对照表 |
| 在学研究成果 |
| 致谢 |
（6）基于弥散磁共振影像的猕猴脑网络组图谱构建方法及其额极研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 |
| 1.1.1 课题来源 |
| 1.1.2 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 脑图谱的发展和认识 |
| 1.2.2 脑图谱的构建方法 |
| 1.2.3 额极的历史、组织结构和功能 |
| 1.3 基于连接的脑图谱构建 |
| 1.3.1 磁共振成像 |
| 1.3.2 弥散张量成像技术 |
| 1.3.3 纤维束追踪技术 |
| 1.4 脑图谱构建算法 |
| 1.4.1 K-means聚类算法 |
| 1.4.2 谱聚类算法 |
| 1.4.3 摩尔投票算法 |
| 1.4.4 最小二乘法 |
| 1.4.5 分层聚类算法 |
| 1.5 本文主要研究内容和组织结构 |
| 第2章 猴脑图谱分区流程设计和分析方法的优化 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 猕猴脑区分割流程框架 |
| 2.3 数据预处理 |
| 2.3.1 脑组织提取 |
| 2.3.2 数据标准化和模型估计 |
| 2.4 图像配准 |
| 2.5 个体脑图像分割 |
| 2.6 一致性标签 |
| 2.7 分区概率图和最大概率图 |
| 2.7.1 概率图 |
| 2.7.2 最大概率图 |
| 2.8 综合验证 |
| 2.8.1 个体空间分区结果验证 |
| 2.8.2 标准空间分区结果验证 |
| 2.9 模块化分析 |
| 2.9.1 模块化网络 |
| 2.9.2 分层聚类算法优化 |
| 2.10 本章小结 |
| 第3章 基于连接的猴脑图谱构建工具箱及其验证 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 软件工具箱特点 |
| 3.3 工具箱软件实现 |
| 3.3.1 软件主要算法实现描述 |
| 3.3.2 软件运行环境 |
| 3.3.3 软件流程 |
| 3.3.4 目录结构和命名范式 |
| 3.4 软件实验测试 |
| 3.4.1 实验被试数据 |
| 3.4.2 猕猴影像数据采集 |
| 3.5 实验结果与分析 |
| 3.5.1 标本数据分区实验 |
| 3.5.2 重复性实验 |
| 3.5.3 实验分析讨论 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 猕猴额极连接图谱构建和分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 实验数据和方法 |
| 4.2.1 实验影像数据 |
| 4.2.2 数据处理 |
| 4.2.3 概率纤维追踪 |
| 4.3 猕猴额极皮层的分区 |
| 4.3.1 聚类 |
| 4.3.2 分区指标 |
| 4.3.3 分区结果 |
| 4.4 额极皮层子区的连接指纹图 |
| 4.4.1 指纹图构建 |
| 4.4.2 目标区域的选取 |
| 4.4.3 全脑的解剖连接 |
| 4.4.4 皮层上脑区的连接 |
| 4.4.5 皮层下结构的连接 |
| 4.5 额极子区的解剖连接相似性分析 |
| 4.6 额极分区结果和解剖连通性的比较 |
| 4.6.1 额极分区边界的比较 |
| 4.6.2 解剖连接和示踪结果的比较 |
| 4.7 额极皮层子区的模块化分析 |
| 4.7.1 模块化算法优化 |
| 4.7.2 模块化结果 |
| 4.8 额极子区和功能网络的连接 |
| 4.9 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
（7）基于黎曼几何框架的DTI图像去噪算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 DTI图像去噪研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 第二章 DTI成像基础和噪声分析 |
| 2.1 磁共振成像的原理 |
| 2.2 扩散张量成像 |
| 2.2.1 扩散张量成像的基本原理 |
| 2.2.2 扩散张量的特征值和特征向量 |
| 2.2.3 张量图像的可视化 |
| 2.3 DTI图像噪声分析 |
| 2.3.1 噪声水平估计 |
| 2.3.2 去噪效果评价 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 扩散张量黎曼几何 |
| 3.1 黎曼流形 |
| 3.2 扩散张量黎曼流形 |
| 3.3 张量场的空间梯度 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于黎曼几何框架和稀疏贝叶斯学习的DTI图像去噪 |
| 4.1 稀疏贝叶斯学习 |
| 4.2 基于黎曼几何框架和稀疏贝叶斯学习的DTI图像去噪 |
| 4.2.1 黎曼流形上的贝叶斯估计 |
| 4.2.2 基于黎曼几何框架和稀疏贝叶斯学习的DTI去噪算法 |
| 4.3 实验结果与分析 |
| 4.3.1 模拟DTI数据实验分析 |
| 4.3.2 真实DTI数据实验分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于黎曼非局部相似性的DTI图像去噪 |
| 5.1 图像的非局部相似性 |
| 5.2 贝叶斯推理 |
| 5.3 基于黎曼非局部相似性的DTI图像去噪 |
| 5.3.1 搜索相似块 |
| 5.3.2 相似块组先验分布 |
| 5.3.3 基于黎曼非局部相似性的DTI图像去噪 |
| 5.4 实验结果与分析 |
| 5.4.1 模拟DTI数据实验分析 |
| 5.4.2 真实DTI数据实验分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间取得的科研成果 |
（8）基于解剖连接的猴脑颞上回分区（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.2 脑影像 |
| 1.1.3 核磁共振成像 |
| 1.2 脑解剖 |
| 1.2.1 大脑皮层 |
| 1.2.2 颞叶 |
| 1.3 颞上回 |
| 1.3.1 颞上回的结构 |
| 1.3.2 颞上回的功能 |
| 1.3.3 颞上回的细胞构筑 |
| 1.3.4 颞上回分区的重要性 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 1.5 本论文的组织结构 |
| 第二章 基本原理和方法 |
| 2.1 磁共振成像及其研究方法 |
| 2.1.1 扩散磁共振成像的发展 |
| 2.1.2 扩散张量成像的基础原理 |
| 2.1.3 扩散张量成像模型 |
| 2.1.4 扩散张量成像的属性 |
| 2.1.5 基于扩散张量成像的纤维跟踪算法研究现状 |
| 2.1.5.1 确定性纤维跟踪算法 |
| 2.1.5.2 概率性纤维跟踪算法 |
| 2.2 静息态下功能磁共振成像现状 |
| 2.2.1 基于任务的功能磁共振研究 |
| 2.2.2 基于静息状态的功能磁共振研究 |
| 2.3 基于连接模式的大脑分区研究方法 |
| 2.3.1 基于解剖连接分区 |
| 2.3.2 基于静息态功能连接分区 |
| 2.3.3 基于任务态共激活连接分区 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 猴脑颞上回分区 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 实验数据信息 |
| 3.2.1 被试信息 |
| 3.2.2 磁共振数据采集信息 |
| 3.3 扩散磁共振成像数据预处理 |
| 3.3.1 脑组织提取 |
| 3.3.2 数据标准化和模型估计 |
| 3.4 实验设计 |
| 3.4.1 图像配准 |
| 3.4.2 个体脑区分割 |
| 3.4.3 聚类方法选取 |
| 3.4.3.1 K-MEANS聚类 |
| 3.4.3.2 谱聚类聚类法 |
| 3.4.3.3 边加权谱聚类法 |
| 3.4.3.4 三种聚类方法比较 |
| 3.5 聚类数选取 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 实验结果分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 实验结果分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 全文总结与展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（9）磁共振弥散张量成像在儿童急性肾损伤中的应用价值（论文提纲范文）
| 主要英文缩略词索引 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 引言 |
| 第2章 材料和方法 |
| 2.1 研究对象 |
| 2.2 磁共振检查方法 |
| 2.3 图像后处理 |
| 2.3.1 图像评定 |
| 2.3.2 确定和选择感兴趣区 |
| 2.4 血清肌酐检测方法 |
| 2.5 数据处理 |
| 第3章 结果 |
| 第4章 讨论 |
| 4.1 DTI检测技术的原理 |
| 4.2 DTI 技术在肾脏的应用 |
| 4.3 急性肾损伤的肾脏改变 |
| 4.4 DTI 在急性肾损伤中的成像特点 |
| 第5章 结论 |
| 第6章 不足与展望 |
| 6.1 研究不足 |
| 6.2 本研究展望 |
| 参考文献 |
| 综述 |
| 参考文献 |
| 科研成果 |
| 致谢 |
（10）DTI技术在基底节区脑出血术后运动功能恢复的评价（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 第一章 前言 |
| 第二章 材料与方法 |
| 2.1 研究对象 |
| 2.1.1 纳入标准 |
| 2.1.2 排除标准 |
| 2.2 治疗方法 |
| 2.2.1 非手术治疗 |
| 2.2.2 手术(显微血肿清除术)治疗 |
| 2.3 研究方法 |
| 2.3.1 检查仪器与参数 |
| 2.3.1.1 CT检查 |
| 2.3.1.2 MRI检查 |
| 2.3.2 图像处理与数据采集 |
| 2.3.3 统计学分析相关数据 |
| 第三章 结果 |
| 3.1 一般资料 |
| 3.2 白质纤维束示踪成像表现 |
| 3.3 显微血肿清除术对基底节区脑出血患者皮质脊髓束恢复的疗效 |
| 3.4 CST损伤与脑出血后6个月运动功能恢复情况的相关性 |
| 第四章 讨论 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 HICH和皮质脊髓束关系概况 |
| 4.3 DTI的重要参数FA值在两种治疗方法的对比研究 |
| 4.4 皮质脊髓束损伤程度对脑出血后6个月运动功能预后的评估 |
| 第五章 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 ADL日常生活能力评定量表(Barthel 指数) |
| 英文缩略表 |
| 文献综述 磁共振弥散张量成像技术在神经外科疾病的临床应用 |
| 参考文献 |
| 缩略语表 |
| 攻读学位期间发表文章情况 |
| 个人简历 |
| 致谢 |
四、磁共振弥散张量成像的基本原理和临床应用（论文参考文献）
- [1]基于fMRI和DTI的抗LGI1脑炎患者脑功能和结构研究[D]. 惠凯旋. 山东师范大学, 2021(12)
- [2]功能磁共振对慢性肾脏病患者肾脏纤维化状态的评估及多模态模型的建立[D]. 张炯. 中国人民解放军海军军医大学, 2021(01)
- [3]孤独症儿童及其社交亚型的大脑结构连接及纤维束特性分析[D]. 赵忠博. 电子科技大学, 2021(01)
- [4]基于心脏磁共振弥散张量成像的后处理优化技术研究[D]. 徐溪. 重庆理工大学, 2021(02)
- [5]基于弥散张量成像的原发性失眠患者大脑白质变化的研究[D]. 田时雨. 内蒙古科技大学, 2020(01)
- [6]基于弥散磁共振影像的猕猴脑网络组图谱构建方法及其额极研究[D]. 何斌. 哈尔滨理工大学, 2020
- [7]基于黎曼几何框架的DTI图像去噪算法研究[D]. 赵传庆. 河北大学, 2020(08)
- [8]基于解剖连接的猴脑颞上回分区[D]. 王素飞. 电子科技大学, 2020(01)
- [9]磁共振弥散张量成像在儿童急性肾损伤中的应用价值[D]. 蔡齐芳. 南华大学, 2020(01)
- [10]DTI技术在基底节区脑出血术后运动功能恢复的评价[D]. 王博. 内蒙古医科大学, 2020(03)