多项式展开配准的多图谱大脑磁共振图像分割北大核心CSCD

全脑区的自动分割对于大脑疾病的诊断和治疗具有重要的临床意义。为了提高分割准确率,提出了一种多项式展开配准的多图谱分割算法。利用线性多项式展开模型,结合仿射变换和非刚体变换将待分割的目标图像与图谱图像进行逐一的配准来获取位移场;利用归一化互信息计算二者的相似度,筛选出与目标图像相似度较高的图谱,并对图谱的标记图像进行位移场映射,得到粗分割结果;采用全局加权投票法将粗分割结果进行融合,得到最终的细分割结果。选取了35例来自MICCAI 2012 Multi-Atlas Labeling挑战和10例来自上海交通大学医学院附属第九人民医院的磁共振T1加权图像对该方法进行验证,最终全脑区的DSC值分别为0.7585和0.7351。实验结果表明,算法具有较高的大脑分割精确度和鲁棒性,有望辅助临床进行大脑相关疾病的诊断和治疗。     

基于高斯平均的DTI脑模板构建方法

在获取被试的张量数据后通常对其进行多通道线性平均以得到张量模板．但线性平均不仅会忽略张量中的向量信息,还会使灰质和白质的交界处过于平滑,降低模板的分辨率．为了解决以上问题,本文引入了四元数及高斯加权平均来构建高斯扩散张量成像（Diffusion Tensor Imaging,DTI）脑模板．本文首先对55个健康被试的DTI数据进行预处理,使得数据伪影最小化;再通过扩散张量成像工具包（Diffusion Tensor Imaging ToolKit,DTI-TK）将预处理后的数据进行初步空间标准化;然后将张量通过特征分解得到特征向量和特征值;最后,将由特征向量转化的四元数标量和特征值分别进行高斯加权平均得到平均后的特征向量和特征值,并对其进行重建得到张量模板．实验结果表明相比于线性DTI模板,高斯DTI模板在DTED、COH、DVED、OVL、corr FA评估指标上表现更优,而IA指标较差,说明本文提出的高斯DTI模板在整体信息保留方面有所优化,但方向信息有所丢失．     

人脑功能的磁共振成像

介绍了人脑功能磁共振成像的原理和有关实验技术，评了已经取得的结果，提出了有待研究的问题和建议。     

生物激活磁共振成像造影剂的研究进展

介绍了磁共振成像新一代造影剂--生物激活造影剂（亦称之为“酶激活”、“生物应答”或“智能型”造影剂）的研究进展.主要讲述了这类造影剂的设计原理、性能与作用. 它们主要分别对生物体内的酶、金属离子浓度、pH等敏感.     

选择性双向顺序压缩感知重建动态磁共振成像

压缩感知是一种新兴技术,该技术能够用远低于奈奎斯特采样频率采集的信号恢复出原始信号. 压缩感知成像方法大大提高了心脏磁共振成像的采集速度,已有的方法主要利用动态图像时间相关及心脏的周期性运动特征,如采用在时间维做傅立叶变换或求解每帧数据跟参考帧数据的差异获取稀疏数据,满足压缩感知重建的要求. 该文提出了选择性双向顺序压缩感知重建算法,利用相邻帧的差异更小的特点,获取更加稀疏的差异数据,同时利用动态图像的周期性,以目标函数积分为判据,在时间顺序和时间逆序两个方向选择效果更好的方向进行数据重建,降低图像伪影和噪声. 该选择算法,可以在不增加重建时间的情况下,选择双向顺序重建中最佳的结果. 该文对心脏磁共振图像数据进行了数据处理实验,并且跟传统压缩感知算法、参考帧差异方法及匙孔成像方法进行了比较. 结果表明：该方法无论从视觉效果还是从统计结果上,都有很大的改善.     

扩散张量成像的人脑模板构建

扩散张量脑模板包含丰富的大脑白质组织信息,在空间标准化或者脑图谱创建中具有重要价值,然而基于扩散张量模型构建的脑模板精度不高,特别是在脑部复杂的神经元微观结构区域中应用受到限制.针对这一问题,研究者们提出了基于高分辨率扩散成像构建大脑模板的方法.本文对使用扩散张量成像方法进行脑模板构建的研究进展进行了综述,首先介绍了扩散张量脑模板构建的发展进程,阐述了脑模板构建中解决的技术问题及同时存在的局限性;接着详细论述了基于扩散频谱成像及高角度分辨率扩散成像构建脑模板的不同方法间的差异,并总结了这些研究方法取得的重要进展;最后通过分析目前研究进展提出该研究问题中存在的不足以及未来的发展趋势.     

基于背景信息的磁共振成像尖峰噪声消除

磁共振成像扫描过程中如果在K空间中出现尖峰噪声,将会严重影响图像质量. 该文提出了一种利用磁共振图像背景信息来定位并修复尖峰噪声的方法. 首先将K空间数据沿着频率编码k_x和相位编码k_y 2个方向分别进行一维傅立叶变换,然后在获得的2个中间域数据中,分别截取出背景区域, 进行一维反傅立叶变换得到与背景对应的频率域数据,通过对背景频率域数据的分析,获得尖峰噪声的k_x和k_y坐标,最后对异常点进行修复. 该算法可以很好地消除各种模式的尖峰噪声,与已有的算法相比,能够更好地处理K空间中连续多个相位编码行上出现尖峰噪声的情况,有效地消除图像伪影.     

一种以超分辨率理论为基础的磁共振眼球成像方法

磁共振成像（MRI）是一种无电离辐射的非介入性的眼内肿瘤检测方法,但分辨率和运动伪影是成像过程中不易克服的困难．以往的扫描方法或是不可避免的引入运动伪影,或是需要受试者做精确的配合,增加了成像的难度,给受试者带来不舒适的体验．本文提出了一种以超分辨率理论为基础的新的磁共振眼球成像方法,使用一种特制的眼球线圈,对眼部区域扫描一系列动态的图像,使得不同方向上的采集分辨率互补．最后经过预处理、配准、超分辨率重建等操作,得到高质量的磁共振眼球图像．实验结果表明,这种方法可以在不需要受试者做额外配合工作的情况下,得到更加清晰的磁共振眼球图像．     

灵长类中风模型的磁共振成像

灵长类大脑在结构、生理、功能及神经学上与人类大脑非常相似. 因此,灵长类中风模型为研究大脑缺血的损伤机制和开发各种药物治疗方法提供了理想的动物模型. 该文介绍了近年来使用的各种灵长类中风模型,并总结了目前可用于该模型的各种磁共振成像（MRI）方法. 同时,还讨论了灵长类动物高分辩弥散张量成像（DTI）和磁共振灌注成像（PWI）的数据采集方法和心跳及呼吸引起的生理运动伪影的矫正方法. 这些方法改进了弥散一灌注失配（DWI－PWI MISMATCH）成像的精度和质量,有助于提高对脑缺血半暗带演化及其对药物治疗反应的精确评估,为更好地利用灵长类脑中风模型和当代磁共振成像技术进行中风机制研究和药物开发建立一个理想的研究平台.     

MRISim:磁共振成像仿真实验软件包

本文基于数值计算模拟技术,开发了模拟磁共振成像（MRI）数据采集与图像重建的仿真软件包——MRISim.虚拟数据采集部分通过对设备硬件、样品（标样或人体部位）进行物理数学建模后,构建原始模拟信号,并填充k空间,然后再基于k空间数据实现磁共振图像重建.该软件可以通过参数的任意调节对影响磁共振图像质量的因素进行可视化分析,包括11种常见伪影的特征和成因分析.我们的研究表明应用该仿真软件可以弥补台式MRI扫描仪价格昂贵、实验时间长等不足之处,实现对相关科技人员的批量化、规模化的实践操作培训.     

基于Dense-UNet++的关节滑膜磁共振图像分割

为解决以往基于深度学习的滑膜磁共振图像分割模型存在的分割精度较低、鲁棒性较差、训练耗时等问题,本文提出了一种基于Dense-UNet++网络的新模型,将DenseNet模块插入UNet++网络中,并使用Swish激活函数进行训练．利用1 036张滑膜磁共振图像数据增广后的14 512张滑膜图像对模型进行训练,并利用68张图像进行测试．结果显示,模型的平均DSC系数为0.819 9,交叉联合度量（IOU）为0.927 9．相较于UNet、ResUNet和VGG-UNet++网络结构,DSC系数和IOU均有提升,DSC振荡系数降低．另外在应用于相同滑膜图像数据集和使用相同的网络结构时,Swish函数相比ReLu函数有助于提升分割精度．实验结果表明,本文提出的算法对于滑膜磁共振图像的病灶区域的分割有较好的效果,能够辅助医生对病情做出判断．     

尼古丁易感的脑结构特征的磁共振成像研究

本文旨在利用磁共振成像手段探究尼古丁易感个体的脑结构特征,即脑结构特性对尼古丁依赖程度的预测.选用成年雄性SD大鼠进行纵向研究,利用基于微型渗透压泵的间歇性给药方式对大鼠进行腹腔注射尼古丁14天,随后强制戒断14天.于第0、15、29天进行躯体戒断行为测试以量化其尼古丁依赖严重程度.对第1天的脑结构图像与戒断行为评分进行回归分析,结果发现尼古丁依赖严重程度与双侧前边缘皮层、左侧颗粒状岛叶皮层灰质体积和双侧丘脑白质体积呈负相关,与右侧海马CA1脑区和左侧丘脑灰质体积呈正相关.以上脑区的结构特征,能够作为尼古丁易感的生物标志物,在个体接触尼古丁之前预测其尼古丁依赖风险,对易感人群进行有针对性的早期干预.     

旋转不变的非局域均值算法在磁共振图像去噪中的应用

磁共振成像（MRI）实验时常采用多次扫描累加平均提高图像信噪比（SNR）,但当扫描过程中运动引起图像变形时,简单地累加平均就无法奏效.为此,本研究组曾提出一种匹配加权平均方法（MWA）提高图像的信噪比.在此基础上,该文提出一种旋转不变的非局域均值算法（RINLM）,即选取圆形邻域区域并将其划分为一系列以中心像素为圆心的等面积圆环,再计算模式的相似性.RINLM算法可以更好地利用图像中旋转的冗余信息、找到更多的相似结构,提高算法的去噪性能.我们把该方法应用于低信噪比图像序列的平均和去噪中,可以更好地处理旋转的局部运动.与非局域均值算法（NLM）相比,RINLM算法可以进一步提高图像的信噪比;与MWA方法相比,其与RINLM算法的结合可以进一步提高磁共振图像序列信噪比,更好的保持图像边缘信息.     

脑科学研究中的质子磁共振波谱方法

核磁共振（NMR）波谱作为一种操作简单、高效且重复性良好的技术手段,在脑科学领域的应用日益广泛,尤其是离体核磁共振氢谱（¹H NMR）和活体核磁共振氢谱（¹H MRS）.¹H NMR和¹H MRS在实验设计、样品预处理、数据处理等方面各有优劣、各擅胜场.本综述主要从适用范围、样品预处理、数据处理分析等方面,对二者在方法学层面的研究现状进行总结和讨论,以期为脑科学领域的研究者进行大脑代谢相关研究时提供一定的参考和帮助.     

Multivariate Image Analysis of Magnetic Resonance Images with the Direct Exponential Curve Resolution Algorithm (DECRA): Part 2: Application to Human Brain Images

Owing to the heterogeneity of living tissues, it is challenging to quantify tissue properties using magnetic resonance imaging. Within a single voxel, contributions to the signal may result from several types of¹H nuclei with varied chemical (e.g., −CH₂−, −OH) and physical environments (e.g., tissue density, compartmentalization). Therefore, mixtures of¹H environments are prevalent. Furthermore, each unique type of¹H environment may possess a unique and characteristic spin–lattice relaxation time (T₁) and spin–spin relaxation time (T₂). A method for resolving these unique exponentials is introduced in a separate paper (Part 1. Algorithm and Model System) and uses the direct exponential curve resolution algorithm (DECRA). We present results from an analysis of images of the human head comprising brain tissues.     

高级脑活动的功能性核磁共振成像

功能性核磁共振成像技术可以显示大脑各个区域内静脉毛细血管中血液氧合状态所起的磁共振信号的小变化。使用ｆＭＲＩ的方法，可以在正常的活体上无损伤地实现大脑活动的功能定位，时空分辨率可分别达到秒和毫米数量级，尽管目前还面临一系列技术的困难，ｆＭＲＩ已经日益成为观察大脑活动，研究有脑的拓扑结构，进而揭示脑和思维关系的一种重要方法。     

Magnetic Resonance Imaging Segmentation via Weighted Level Set Model Based on Local Kernel Metric and Spatial Constraint

Magnetic resonance imaging (MRI) segmentation is a fundamental and significant task since it can guide subsequent clinic diagnosis and treatment. However, images are often corrupted by defects such as low-contrast, noise, intensity inhomogeneity, and so on. Therefore, a weighted level set model (WLSM) is proposed in this study to segment inhomogeneous intensity MRI destroyed by noise and weak boundaries. First, in order to segment the intertwined regions of brain tissue accurately, a weighted neighborhood information measure scheme based on local multi information and kernel function is designed. Then, the membership function of fuzzy c-means clustering is used as the spatial constraint of level set model to overcome the sensitivity of level set to initialization, and the evolution of level set function can be adaptively changed according to different tissue information. Finally, the distance regularization term in level set function is replaced by a double potential function to ensure the stability of the energy function in the evolution process. Both real and synthetic MRI images can show the effectiveness and performance of WLSM. In addition, compared with several state-of-the-art models, segmentation accuracy and Jaccard similarity coefficient obtained by WLSM are increased by 0.0586, 0.0362 and 0.1087, 0.0703, respectively.     

基于GPU加速的磁共振血管造影图像的并行分割与追踪算法

在应用磁共振血管造影图像进行临床诊断时,临床医生往往需要提取感兴趣区域(Region Of Interest,ROI)的部分血管.这个工作传统上需要手工进行,费时费力.该文提出一种并行的血管分割与追踪算法,利用现代图形处理器(Graphics Processing Unit,GPU)所具备的大规模并行计算能力进行快速的血管分割.首先将三维图像网格化为共面的立方体,并行处理每个立方体,确定立方体中哪些表面有血管通过,以及立方体中哪些体素包含血管.之后再将该结果用于串行的全局分割与血管追踪处理.实验结果表明,利用这种先并行后串行的方法,可以在1 s之内完成全脑血管的分割,分割的结果也更准确.     

柠檬醛长时程嗅觉吸入的脑功能活动MEMRI研究

本文使用设计的嗅觉吸入装置使大鼠吸入挥发性柠檬醛或无气味空气，之后使用锰增强磁共振成像（MEMRI）的方法，观察长时程（24 h）吸入柠檬醛之后，大鼠脑功能活动变化情况．基于体素分析和感兴趣区（ROI）分析结果显示，与对照组相比，长时程吸入柠檬醛组大鼠伏隔核中心部（AcbC）、嗅小球层（GL）等脑区功能活动增强；而该组大鼠视皮层（VC）、听觉皮层（AC）、压后皮层（RSC）等脑区锰累积显著减少．且长时程吸入柠檬醛之后，大鼠脑区GL与关联的脑区功能相关性显著增强．从而表明MEMRI可用于长时程嗅觉吸入刺激的脑功能研究，并极具应用前景．