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空间归一化文献资料
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基于Talairach图谱自动提取PET脑显像功能区的方法
PET脑显像反映了脑的葡萄糖等代谢功能[1],分析解剖功能区的像素情况对于认知学研究和疾病的诊断有着重要意义.利用感兴趣区(ROI)法可以计算出相应区域的平均值、方差等指标,但任何一个解剖功能区都分布在脑内数个,甚至数十个层面,完全靠人工勾画不可避免会引入人为误差[2].本研究以Talairach脑部图谱的PET/SPECT图像作为模板,通过非线性空间变换从个体的三维PET图像中自动地提取出功能区.
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PET脑视功能区自动提取的研究
目的建立自动提取脑部功能区的方法.方法通过非线性的空间变换将PET图像经过图像配准和图像形变两个步骤,归一化到Talairach坐标系,根据图谱中脑功能区的坐标,在3D图像中提取相应的功能区;为验证功能区提取的有效性,对志愿者带眼罩和不带眼罩各14例,加光刺激,提取视区并染色,计算经小脑归一化后的平均密度值.结果两组视区平均密度值显著性差异(P<0.001);视区位置符合解剖学定义.结论自动提取功能区的方法是有效的.
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基于离散余弦变换的空间归一化方法
在分析功能磁共振成像(FMRI)试验数据时,为了在不同被试之间比较实验结果、增加实验数据的可靠性,需要对所有被试的脑解剖学影像在三维空间空间内归一到一个共同的标准模板影像,使得它们之间的解剖结构差异达到小.过去被广泛使用的基于体素的自动化归一化方法虽然很精确,但很耗时.本文章发展了可以在高速度下达到高精确度归一的基于体素的3D归一化方法.该方法采用了余弦离散变换(DCT),克服了原来方法需要较长计算时间的缺点,在现有普通微机上2分钟之内完成对128×128×30体素尺寸下的三维脑图像归一化,文章对方法和结果进行了讨论.
