测定神经纤维连接基于数据结构算法

文摘

大脑活动在感知或认知主要是通过功能性磁共振成像(fMRI)检查。然而,检测到的原因活动依赖于解剖学。扩散张量磁共振成像(DTMRI)作为体内非侵入性方式提供解剖信息允许确定导致神经纤维连接大脑映射。仍然完整的纤维路径地图代表人类的大脑是失踪在文学。可靠的纤维映射的一个主要的缺点是正确的检测多个纤维的取向在单个图像体素。在这项研究中提出了一种基于线性数据结构的方法来定义纤维路径对其扩散系数。该方法的另一个优点是,分析是应用于整个大脑弥散张量数据。实现的结果是有前途的,所以该方法将作为一种快速纤维开发tractography算法未来研究的临床使用。

1。介绍

功能性磁共振成像(fMRI)服务来确定大脑活动在感知或认知。大胆的在认知神经科学对功能磁共振成像对比是惊人的,外科治疗计划,检查和临床前研究的主要参数如血流量、血容量、静息状态的连接,和大脑的解剖连接(1]。定义检测活动的原因,必须分析底层组织的解剖。区域利益的功能性质(roi)在大脑中可以通过组合不同的调查方式如扩散张量磁共振成像(DTMRI或DTI), ADC fMRI,大胆的功能磁共振成像(2]。作为一种非侵入性成像形态DTMRI有助于识别和可视化的纤维连接结构(3- - - - - -5]。DTMRI的独特之处在于它提供体内非侵入性解剖信息的能力。DTI的决心的潜力调查解剖连接的大脑区域被映射的轴突路径是非侵入性白质(6]。

缺乏一个完整的神经纤维在文学地图数据的后处理非常重要。方法和更新研究定义纤维轨迹的不确定性区域多个纤维方向交叉在单一成像体素(7,8]。我们建议的技术旨在追踪白质纤维根据数据结构算法noniteratively取决于底层组织的结构信息。该算法是基于两个主要过程。一个是决策,另一个是存储过程。决策过程基本上是一个操作基于比较的方向扩散系数的邻体素双。换句话说,它是决心要跟踪路径的计算神经通路。决策涉及到相似度度量有恒定的标量值设置为主题。成功的体素通过阈值存储在一个数据结构。执行这个过程中所有相邻的体素对先生检查大脑图像。因此,研究方法适用于整个人类大脑DT图像构建地图区域的神经纤维的不确定性。

2。材料和方法

2.1。扩散张量分析的原则

Stejskal-Tanner成像序列是用来测量扩散加权图像(3,4,9]。扩散张量从这个原始数据源计算每一点的组织制定Stejskal-Tanner方程(10,11]

在哪里与扩散梯度脉冲,接收到的信号是接收到的射频信号的测量没有扩散梯度脉冲,是扩散权重因子,是扩散梯度脉冲的强度。

扩散张量是一个真正的,对称的二阶张量,以矩阵形式表示为一个真正的、对称的吗矩阵(3,4]。六个独特的元素扩散张量根据三维高斯Stejskal-Tanner计算模型(2)通过收购至少6 diffusion-weighted noncollinear测量方向测量加上nondiffusion-weighted测量(3,4,7,12,13]。定期DTMR扫描超过6 diffusion-weighted测量是创建一个在约束方程组解决使用最小二乘方法(9,12,14,15]:

方程(2)等于一个向量包含自然对数比例射频信号损失产生的旋转的布朗运动,和,,表示梯度测量的方向。一个正交基的eigensystem对称矩阵通过寻找其特征值和特征向量计算(16]。主成分分析(PCA)是用于执行扩散张量分析和压缩。扩散张量的对角化(3)的结果是一组三个特征值代表一个调查的主要扩散方向像素(5,8]。eigensystem定义的特征向量和相应的特征值(4)。特征向量代表校长扩散方向:

检查每个像素的原始数据,eigensystem计算每个像素。eigensystem计算分析图像数据提供的信息扩散分布在整个图像数据调查。第一主成分显示了占主导地位的扩散系数的方向。第二和第三主成分和提供信息的中间值和最小的主要扩散系数,分别为(17]。

2.2。列表数据结构的实现

这里使用的线性数据结构有助于创建一个调查地区感兴趣的特征向量数据项列表插入和检索/删除的一端,即列表的顶部。一个数据项插入被称为推动和删除叫做弹出列表。创建的列表可以被称为一个链表中所有执行插入和删除列表头(上)(18]。对于每个数据项推动,前面的数据项和所有较低的数据项移动更远。当时间到达时流行的数据项列表,检索数据项和从列表中删除。明确实施常规、应用步骤合成数据如图解释道1。

选为起点和如图1(一个)。这个选择坐标的特征向量链表的底部。预定义的相似性度量是一组角阈值。像素不相似度测量的限制范围内(见图1(a))。像素存储在堆栈顶部又符合相似。现在分配给新节点。接下来,像素实现所选择的相似性度量存储在列表的顶部。特征向量与周边像素的特征向量相似性比较。因此,邻居和坐标和都有特征向量( (见图)淘汰1(b))。实现是通过把坐标和到列表中。像素是突然的。那么它的邻居们检查如图2(a)。接下来的程序通过确定像素与预定义的相似性匹配规则。合成纤维路径(用蓝色表示)被定义为一个结果如图2(b)。

选择相似度测量允许像素在列表如上所述。但检查模式通过不同的尝试不同角阈值等或,这对邻近的像素像素没有被分配列表。因此,跟踪图上用红色表示2(b)是计算程序的结果。决策是选择追踪遵循关于底层组织的结构信息。

该方法依赖于假设轴突的独特路径的描述。实现中的每个元素代表体元的投资回报率,并且每个体素与周边压有关。对于相邻的体元知识,跟踪计算排序列表中的元素,在不满足标准的元素保存在一个二次矩阵。在检查调查模式pixelwise,二次矩阵中的元素来作为潜在邻近像素的问题。重复检查是否在相似性标准,如果他们属于纤维跟踪给系统中仔细检查的机会。通过这样,邻近的更新和更安全的轨道被定义和跟踪。常规更新本身,这样一个选择的开始节点的第一和第二邻近像素调查和计算程序是通过增加社区延伸广泛。

3所示。结果

该方法实现对模拟光纤eigensystem确定节中预定义的合成轨迹2。2。算法的输出是在协议与目测结果如图2。变化引起的相似性度量方法主要区别在计算神经路径,如图2(b)。小的相似性度量值降低的体素的解决方案定义的决策为相邻像素点而增加相似性度量选择产生更多明确的和结果接近底层组织结构。

合成数据实现的有前景的结果,该方法应用于实际DT大脑图像。在部分详细解释2。1((3)和(4的eigensystem))是由PCA (19)和解释图形如图3。

很明显,视觉检测任何纤维路径表示特征向量的2 d轴先生的形象是非常困难与模拟情况。因此发达线性表的数据结构算法应用于整个大脑神经纤维映射。的搜索过程中的模式选择的限制在检查每个像素的特征向量完成基于预定义的相似性度量。检查数据集样本可能是整个图像数据或一个ROI如图4。

选择调查的大脑区域的大小直接相关的运行时间计算。能够可视化算法的结果,不是整个脑容量只有一个选择和区域计算很容易被认出来。这样的一个例子的结果用数字表示5和6从不同的观点角度在3 d。

4所示。讨论

一些形式,如宠物和功能磁共振成像可以映射是非侵入性大脑功能。一个平行的功能磁共振成像实验DTI承诺对于理解大脑功能神经影像学和神经解剖学的技术意义(2]。知识来源于DTI可以映射人类的体内信息是非侵入性神经纤维通路。这是一个重要的动机在扩散张量分析研究。DTI分析工具的后处理中扮演重要作用测定纤维束的解剖结构的地图。跟随纤维束和建立一个神经地图,每个体素的轨迹是由一组近似计算线在每一个关于他们的主要扩散系数体素。每个产生的束定义曲率代表一小束轴突路径。

在纤维的存在交叉和分支机构调查的ROI,神经路径计算的准确性由DTI分析工具尚不清楚。扩散张量分析的一个主要限制依赖于提供一个解决方案识别大脑纤维方向的不确定性区域(这是非常重要的3,4,8]。因此这个问题出现在这些所谓的不确定性区域试图通过不同的研究小组被淘汰12,20.- - - - - -23]。

本研究的目的是提出一种快速和可靠的跟踪算法可以消除在DTI分析区域的不确定性问题。如结果所示,合成纤维跟踪实现成功预定义的神经通路。这让我们在真正的大脑弥散张量图像实现算法。计算出的土地与空间视觉检查中发现协议。详细的解剖信息可以收集通过计算基于Talairach tractography阿特拉斯成为黄金标准,这是失踪。

未来的工作依赖于领域的不确定性消除跟踪问题升级该方法使计算神经系统上实现的基础和生理背景。结果将提供基础可靠大脑映射。

5。结论

这项工作的目标是开发一种有前途的方法可以消除不确定性在梗死后纤维tractography重建和增强神经映射。纤维取向的不确定性的程度可能发生变化的选择为相似性度量来检测相邻的体素对。纤维跟踪工具仅限于trajectory-based表示。因此检测神经解剖连接和可靠的计算的地图应该谨慎应用意识到任何错误的结果。

它已经表明,线性表的数据结构为有前途的分析结果在扩散张量纤维束的评估。的识别相似性测量范围的不同接受解剖纤维结构知识的手段。比较综合特征向量模式的大片和已知的预定义的路径,算法给出了有前景的结果,适用于跟踪的目的。计算神经通路的不同与相似度测量的变化导致减少或增加的邻近像素点的数量选择体素开始。产生不同的路径可以被认为是一个错误的方法,它也可能会在某些情况下可能的取向广泛的纤维束,这可能是由一个解剖脑图谱,即Talairach地图集。

除了现有的算法提出技术提供了可能性计算整个eigensystem研究大脑的体积。相邻的体素对计算比较了研究节点在整个图像算法的每一步。检查各体素总不止一个试验的分析。这样算法的决策变得更加精确。

承认

这部分工作是支持由Bogazici大学07 hx104d科研项目。

引用

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