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【6h】

PET数据分析中自动感兴趣区域定义

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摘要

1 Introduction

1.1 Introduction to PET imaging

1.1.1 Principle of PET

1.1.2 Physical Constraints on Quantitation

1.1.3 Radiochemistry

1.2 PET data analyze

1.2.1 Modeling

1.2.2 Empirical Versus Model-Based Methods

1.2.3 Reversible and Irreversible Binding

1.2.4 Compartments, Fractional Rate Constants, and Distribution Volume

1.2.5 Kinetic, Graphical, and Equilibrium Methods

2 Overview of System

2.1 Introduction

2.2 Flowchart

2.3 Construct of atlas

3 Theory used in the system

3.1 Smoothing

3.2 Segmentation

3.3 Registration in same modality

3.3.1 Object function

3.3.2 Optimization method

3.3.3 Constraining to be rigid body

3.4 Co-registration based on Mutual information

3.4.1 Basic definition

3.4.2 Mutual information in image registration

3.4.3 Implementation of algorithm

3.5 Normalization

3.5.1 Affined spatial normalization

3.5.2 Non-linear spatial normalization

3.6 Find sulcus by Curvature

3.6.1 Surface curvature

3.6.2 Flowchart to find sulcus point

3.6.3 Find sulcus line by curvature

3.7 Refine ROI by gray matter

4 Implement and validation of the system

4.1 Implement

4.1.1 Normalization and segmentation

4.1.2 3D point selection

4.1.3 Find sulci

4.1.4 Registration based on sulci

4.1.5 Refine by GM

4.1.6 Transform ROI to PET

4.2Validation

4.2.1Data

4.2.2 Visual validation

4.2.3 Assessment of VOI values

4.3 Discussion

5 Reference

致谢

博士期间发表的学术论文清单

博士后期间发表的学术论文清单

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附博士后期间文章

发表文章之一

发表文章之二

发表文章之三

发表文章之四

发表文章之五

发表文章之六

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摘要

为解决PET数据分析中感兴趣区域的分割标注问题,该文描述了一个利用图谱匹配和磁共振图像的自动定义感兴趣的方法.首先对PET数据分析进行了一个综述,包括PET成像和各种分析模型.第二章对系统流程进行了概述,并介绍了图谱的构建,图谱包括磁共振图像,感兴趣区域和脑沟回.第三章对方法中用到的理论进行了分析,包括匹配,分割,边缘修正和沟回的判断.第四章介绍了系统的具体实现和系统的验证.该方法的重点在于提高感兴趣区域的分割标注的自动化程度,从而缩短进行PET数据分析所需要的时间.由于PET图像分辨率较低,故实际分割标注利用了同一个个体的磁共振数据.为解决图谱匹配中图谱和实际图像的配准问题,两种非线性配准方法被采用,首先是基于图像灰度的比较粗糙的非线性配准,然后利用脑沟回的形状对应关系对皮层上的区域进行了进一步的配准修正.最后,利用灰质对各感性趣区域的边缘进行最后的修正.

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