项目名称: 基于扩散张量成像技术统一计算脑组织各向异性电导率的关键技术研究

项目编号: No.51207038

项目类型: 青年科学基金项目

立项/批准年度: 2013

项目学科: 电气科学与工程学科

项目作者: 吴占雄

作者单位: 杭州电子科技大学

项目金额: 25万元

中文摘要: 无创获取脑组织高分辨率电导率分布对脑功能研究与脑疾病临床诊断具有重要科学意义。本项目提出基于扩散张量成像技术脑组织电导率统一计算新模型,可解决传统电导率成像方法难以解决的各向异性问题,且具有较高的分辨率和信噪比。 脑内部组织(灰质、脑脊液、白质)生理结构复杂,其电导率分布具有非均值性与各向异性的特点。本项目初步实现基于水分子扩散张量计算电导率的新方法,采用Stokes-Einstein与Nernst-Einstein方程来完成扩散张量到电导率张量的转化,根据脑液体中导电粒子浓度与粒子-水分子半径比两因素来计算张量转化系数。该方法不仅避免直接考虑脑组织复杂生理结构对电导率成像的影响,提高成像精度;而且能够有效克服扩散张量成像中容积效应对电导率计算结果的影响。最后将在圆柱体氯化钠溶液30um直径玻璃纤维束模型中进行验证。 项目研究成果将为脑组织高分辨率各向异性电导率成像开辟一条新途径。

中文关键词: 脑组织;非均质性;各向异性;扩散张量成像;

英文摘要: It is very important to obtain high-resolution conductivity distribution of brain tissue non-invasively for the research of brain function and brain disease. This project proposed the unified computing model based on diffusion tensor imaging with higher resolution and signal-to-noise ratio. But the traditional conductivity imaging methods are difficult to get the goal. The physical structure of internal organization of brain (gray matter, cerebrospinal fluid, white matter) is quite complex, and it's conductivity distribution is inhomogeneous and anisotropic. This project put forward with a new method to calculate the anisotropic conductivity of brain inner tissue. First the equation of Stokes-Einstein and Nernst-Einstein were used to convert diffusion tensor to conductivity tensor, and then the conversion coefficient was calculated according to the ratio of the radius of the conductive particle to water molecule and the particle concentration in the brain liquid. This method could not only avoid direct consideration of the complex structure of brain tissue and improve imaging accuracy, but also could effectively overcome the influence of volume effect on the conductivity calculations. Finally the new method would be tested on the cylinder model containing NaCl solution and 30um-D glass fiber bundles. The projec

英文关键词: brain tissues;heterogeneity;anisotropy;diffusion tensor imaging;

成为VIP会员查看完整内容
0

相关内容

军事知识图谱构建技术
专知会员服务
125+阅读 · 2022年4月8日
徐宗本院士:人工智能的10个重大数理基础问题
专知会员服务
106+阅读 · 2021年12月24日
【博士论文】多视光场光线空间几何模型研究
专知会员服务
22+阅读 · 2021年12月6日
专知会员服务
15+阅读 · 2021年6月6日
专知会员服务
36+阅读 · 2021年4月23日
基于生理信号的情感计算研究综述
专知会员服务
61+阅读 · 2021年2月9日
「图分类研究」最新2022综述
专知
5+阅读 · 2022年2月13日
AAAI'21 | 对比自监督的图分类
图与推荐
8+阅读 · 2021年10月28日
小图像,大图景:AI彻底改变了显微镜技术
机器之心
0+阅读 · 2021年5月2日
CT影像肺结节分割研究进展
专知
4+阅读 · 2021年4月23日
基于深度学习的图像超分辨率最新进展与趋势【附PDF】
人工智能前沿讲习班
15+阅读 · 2019年2月27日
基于深度学习的肿瘤图像分割研究取得进展
中科院之声
17+阅读 · 2017年9月17日
基于LDA的主题模型实践(一)
机器学习深度学习实战原创交流
20+阅读 · 2015年9月9日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Tikhonov Regularization of Circle-Valued Signals
Arxiv
1+阅读 · 2022年4月20日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月19日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月17日
Arxiv
53+阅读 · 2018年12月11日
小贴士
相关VIP内容
军事知识图谱构建技术
专知会员服务
125+阅读 · 2022年4月8日
徐宗本院士:人工智能的10个重大数理基础问题
专知会员服务
106+阅读 · 2021年12月24日
【博士论文】多视光场光线空间几何模型研究
专知会员服务
22+阅读 · 2021年12月6日
专知会员服务
15+阅读 · 2021年6月6日
专知会员服务
36+阅读 · 2021年4月23日
基于生理信号的情感计算研究综述
专知会员服务
61+阅读 · 2021年2月9日
相关资讯
「图分类研究」最新2022综述
专知
5+阅读 · 2022年2月13日
AAAI'21 | 对比自监督的图分类
图与推荐
8+阅读 · 2021年10月28日
小图像,大图景:AI彻底改变了显微镜技术
机器之心
0+阅读 · 2021年5月2日
CT影像肺结节分割研究进展
专知
4+阅读 · 2021年4月23日
基于深度学习的图像超分辨率最新进展与趋势【附PDF】
人工智能前沿讲习班
15+阅读 · 2019年2月27日
基于深度学习的肿瘤图像分割研究取得进展
中科院之声
17+阅读 · 2017年9月17日
基于LDA的主题模型实践(一)
机器学习深度学习实战原创交流
20+阅读 · 2015年9月9日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员