基于脑区的PET图像分析方法的初步研究

摘要

脑功能的定位是脑科学研究领域内的重要课题.PET被广泛地应用于脑功能的研究和相关的临床诊断.本文针对目前广泛用以分析PET图像的基于体素形态测量法(Voxel Based Morphometry,VBM)的不足,建立了基于脑区形态测量法(Region Based Morphometry,RBM).作为对VBM的补充,RBM是有效分析PET图像的一种可供选择的新方法. 本文的研究主要涉及以下四个方面: 1、本文对BEAK方法加以改进,建立了autoBEAK方法,实现对PET图像的自动盲恢复,解决了因正电子射程而导致.PET图像模糊问题.建立了基于三维Levy分布的BEAK-3D方法,对以三维采集方式得到的PET图像进行自动盲恢复.以两种实验(主观评判和测量模型几何参数)验证了autoBEAK方法和BEAK-3D方法对PET图像进行盲恢复的效果,验证结果表明这两种方法的图像恢复效果均优于BEAK方法. 2、重点研究了PET图像与Talairach图谱的空间归一化问题.将空间归一化分为全局配准和局部非线性配准两个步骤:先用互信息算法实现图像的全局配准,再以弯曲能量为形变域约束准则,并用基于DCT基函数的方法实现图像的局部非线性配准,从而将PET图像映射到Talairach图谱,使不同个体的PEI、图像可以在标准空间中进行比对. 3、利用药代动力学的二室模型,分析了PET图像灰度值与图像采集时间之间的关系.利用此模型校正不同采集时间对 PET 图像灰度值的影响. 4、在上述各项研究的基础上,建立了分析PET图像的基于脑区形态测量法RBM.以实验分析比较了RBM和VBM的性能. 本文囿于实验条件(小动物PET),无法进行动物模型实验；因受医学伦理的约束,也不能在人体上进行可控实验,所以本文对已有临床数据作了回顾性研究.研究中,分别以治疗帕金森病的脑深部电刺激、光刺激和随意运动为干预手段,使用RBM方法和VBM方法分别检测响应脑区的位置；并对照医学知识和临床诊断,比较RBM和VBM两种检测方法的性能,从而验证和评价RBM方法的有效性. RBM方法提高了脑功能定位的特异性,可以作为VBM方法的补充,应用于脑部PET'的分析和研究.

目录

文摘

英文文摘

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第1章绪论

1.1 PET脑图像的常用分析方法

1.1.1感兴趣区域分析方法

1.1.2基于体素的形态测量分析方法

1.1.3基于形变的形态测量分析方法

1.2利用VBM方法分析脑PET图像面临的问题

1.3研究目标和内容

1.4本文的创新点

1.5本文的结构

第2章PET图像自动盲恢复

2.1引言

2.1.1 PET图像降质原因的分析

2.1.2 PET图像盲恢复的常用方法

2.2 BEAK方法

2.2.1估计PSF

2.2.2图像恢复

2.3本文建立的autoBEAK方法

2.3.1 PSF的自动求解

2.3.2后向扩散方程的迭代计算

2.4 PET图像的三维自动盲恢复

2.4.1对三维PSF的分析

2.4.2本文建立的BEAK-3D方法

2.5评价autoBEAK和BEAK-3D方法的性能

2.5.1专家主观判断

2.5.2模型测量

2.6小结

第3章PET图像与Talairach图谱空间归一化

3.1引言

3.2全局配准

3.2.1仿射变换

3.2.2互信息

3.2.3互信息的改进

3.2.4图像概率密度和优化算法

3.2.5互信息度量方法的选择

3.2.6全局配准的结果

3.3局部非线性配准

3.3.1图像非线性配准的方法

3.3.2 DCT基函数

3.3.3评价函数

3.3.4参数计算的快速算法

3.3.5基于弯曲能的约束

3.3.6验证

3.4小结

第4章PET图像数值的校正

4.1引言

4.2模型的建立

4.2.1时间间隔的分析

4.2.2灰度-时间间隔模型参数的求解

4.4 PET图像数值的校正

4.5小结

第5章基于脑区的形态测量方法

5.1引言

5.2基于脑区的分析方法

5.2.1提取脑区

5.2.2对已提取出的脑区的分析方法

5.3验证

5.3.1晚期PD患者受脑深部电刺激影响的脑区的定位

5.3.2光刺激相关区域的定位

5.3.3随意运动相关脑区的定位

5.4小结

第6章总结

6.1本文工作的总结

6.2未来工作的设想

参考文献

附录1 BEAK方法的原理

附录2尾状核定位精度的分析

致谢

攻读学位期间发表的论文