基于Log-Euclidean矩阵的脑白质扩散张量场的正则化处理
磁共振弥散张量成像的阿尔茨海默病脑白质特征
磁共振弥散张量成像的阿尔茨海默病脑白质特征任哲;韩立婷;巩姝彤;姚旭峰;吴韬【期刊名称】《复旦学报:医学版》【年(卷),期】2022(49)6【摘要】目的基于弥散张量成像(diffusion tensor imaging,DTI)脑白质特征探寻阿尔茨海默病(Alzheimer’s disease,AD)的特异性影像标志物。
方法选用公开数据集ADNI中43例AD、187例轻度认知障碍(mild cognitive impairment,MCI)和145例正常对照(normal control,NC)的T1加权的结构磁共振图像(magnetic resonance imaging,MRI)和DTI数据,基于解剖图谱的分析法计算不同脑区的各向异性分数(fractional anisotropy,FA)、平均扩散率(mean diffusivity,MD)、轴向扩散率(axial diffusivity,DA)和径向扩散率(radial diffusivity,DR),采用单因素方差分析评价全脑及脑区的弥散特征值,寻找特异性脑区,并与MMSE和CDR-SB评分进行Pearson关联。
结果AD组特异性脑区均出现FA值下降,而MD、DA、DR值升高。
特异性脑区有FA值7个,MD值14个,DA值11个,DR值18个。
双侧扣带(海马)的MD值、右扣带(海马)的DA值和左扣带(海马)的DR值与MMSE评分均呈负相关;双侧扣带(海马)的MD值、胼胝体膝部DA值、双侧扣带(海马)的DA和DR值与CDR-SB评分均呈正相关。
结论DTI脑白质特征能反应人脑白质的变化,其中AD组脑白质结构变化明显,且其特异性脑区可作为AD诊断的影像标志物。
【总页数】8页(P869-876)【作者】任哲;韩立婷;巩姝彤;姚旭峰;吴韬【作者单位】上海理工大学健康科学与工程学院生物医学工程系;上海健康医学院医学影像学院【正文语种】中文【中图分类】R318【相关文献】1.磁共振弥散张量成像和波谱成像对早产儿缺血缺氧脑白质损伤的诊断价值2.弥散张量成像对阿尔茨海默病脑白质改变的评价3.阿尔茨海默病的静息态功能磁共振、弥散张量成像及脑灌注研究进展4.基于弥散张量成像的阿尔茨海默病患者脑白质结构网络改变的研究5.NBNA评分联合磁共振弥散张量成像在早产儿脑白质发育评价中的作用及相关性分析因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
磁共振扩散张量成像在阿尔茨海默病中的应用
磁共振扩散张量成像在阿尔茨海默病中的应用
高光峰;祁吉
【期刊名称】《国际医学放射学杂志》
【年(卷),期】2006(029)004
【摘要】阿尔茨海默病是导致痴呆的主要发病因素.对于阿尔茨海默病的早期诊断和监控,MRI检查是有效的.扩散张量成像较常规MRI对显示阿尔茨海默病早期纤维束的受损情况更敏感,不仅可在一定程度上反映该病的病理变化,而且可反映其微观结构的变化,有助于在脑皮质发生明显萎缩之前对阿尔茨海默病进行早期诊断.【总页数】5页(P233-237)
【作者】高光峰;祁吉
【作者单位】天津医科大学附属第一中心医院,天津市医学影像研究所,300192;天津医科大学附属第一中心医院,天津市医学影像研究所,300192
【正文语种】中文
【中图分类】R74
【相关文献】
1.磁共振扩散张量成像与纤维束成像在脊髓型颈椎病中的应用研究 [J], 涂灿;汪建华;廖海波;江凯;于志海;王海涛;吴盛赞;于亮;卢斌
2.扩散张量成像联合常规磁共振成像在一氧化碳中毒后迟发脑病中的应用 [J], 武金龙;张辉
3.磁共振扩散张量成像与纤维束成像在脊髓型颈椎病中的应用研究 [J], 谷梅兰
4.磁共振扩散张量成像及扩散张量纤维束成像技术在脑肿瘤中的应用价值 [J], 赵
德政
5.磁共振弥散张量成像在轻度认知功能障碍与阿尔茨海默病中的应用 [J], 王辉;董付存;田丽
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图像恢复问题的梯度稀疏化正则方法
图像恢复问题的梯度稀疏化正则方法赵晨萍;冯象初;王卫卫;贾西西【摘要】针对图像恢复中边缘损坏及细节丢失等问题,从分析梯度直方图的分布特征及梯度稀疏性最佳表示出发,提出了一种基于梯度稀疏性的正则方法,建立了具有梯度先验信息的图像恢复模型.该模型不仅能够增强图像的细节特征,而且能够在去除模糊及噪声与保持图像边缘之间取得很好的平衡.设计了一种新的优化算法对模型进行求解.实验结果表明,新算法快速有效且收敛性好,新模型能够在很好地去除模糊和噪声的同时,有效保留图像边缘及纹理等信息.%In order to alleviate the defects in image restoration,e.g.,the damage of the edges and the loss of the details,a new gradient sparsity regularization model is derived based on the analysis of the gradient histogram and the best penalty in sparse representation.The proposed model can not only highlight the image detail effectively but also achieve a good balance between blur and noise removal and edge preservation.A new optimization algorithm is designed to solve the new model.Simulation experiments on image denoising and deblurring confirm that the numerical method is fast and efficient,the proposed regularization model can well preserve the significant edges and textures when effectively removing the blur and noise.【期刊名称】《系统工程与电子技术》【年(卷),期】2017(039)010【总页数】6页(P2353-2358)【关键词】图像恢复;梯度直方图;梯度稀疏化;优化算法【作者】赵晨萍;冯象初;王卫卫;贾西西【作者单位】西安电子科技大学数学与统计学院,陕西西安710126;河南科技学院数学科学学院,河南新乡453003;西安电子科技大学数学与统计学院,陕西西安710126;西安电子科技大学数学与统计学院,陕西西安710126;西安电子科技大学数学与统计学院,陕西西安710126【正文语种】中文【中图分类】TN911.73图像恢复问题是计算机视觉和图像处理领域的经典研究课题之一[1-3]。
基于XDAWN空间滤波器和黎曼几何迁移学习的P300脑-机接口系统[发明专利]
![基于XDAWN空间滤波器和黎曼几何迁移学习的P300脑-机接口系统[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/86ffb440f342336c1eb91a37f111f18582d00c5a.png)
(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202011482549.0(22)申请日 2020.12.15(71)申请人 华南师范大学地址 510631 广东省广州市天河区中山大道西55号(72)发明人 王斐 侯雪莹 夏逸 李曼 (74)专利代理机构 北京中济纬天专利代理有限公司 11429代理人 谢建华(51)Int.Cl.G06K 9/62(2006.01)G06F 3/01(2006.01)(54)发明名称基于XDAWN空间滤波器和黎曼几何迁移学习的P300脑-机接口系统(57)摘要本发明公开了基于XDAWN空间滤波器和黎曼几何迁移学习的P300脑‑机接口系统，包括信号采集模块、数据处理模块、训练模块和测试模块。
所述信号采集模块通过SynAmps2放大器对四位受试者的脑电信号进行样本采集，样本集数据经过处理，然后进行迁移学习，经过分类器分类结果，得到判别的输出字符，并最终在P300字符输入范式界面上输出。
本发明数据处理部分主要采用XDAWN空间滤波器——用于增强原始信号中的P300分量和降低其维数；训练模块基于黎曼几何将数据直接映射到具有适当度量的几何空间，进行迁移学习实验，得到迁移学习实验的结果。
本系统所提算法与两个经典算法进行比较验证，证明了基于XDAWN空间滤波器和黎曼几何迁移学习的P300脑‑机接口系统的可靠性。
权利要求书2页 说明书5页 附图2页CN 112651432 A 2021.04.13C N 112651432A1.基于XDAWN空间滤波器和黎曼几何迁移学习的P300脑‑机接口系统，包括信号采集模块、数据处理模块、训练模块和测试模块；所述信号采集模块通过SynAmps2放大器对四位受试者的脑电信号进行样本采集，并将采集的样本传输到数据处理模块进行处理；所述数据处理模块用于对采集的样本保留原始数据中特定通道，并对其进行下采样处理，降低计算复杂度；所述训练模块使用变换后的对称正定矩阵对黎曼几何分类器进行训练，并且输出黎曼距离最小的类。
案例解读长读长测序技术成功鉴定神经元核内包涵体病（NIID）致病机制
案例解读长读长测序技术成功鉴定神经元核内包涵体病（NIID）致病机制近⽇，Journal of Medical Genetics（IF：5.899）发表了⼀篇题为《Long-read sequencingidentified repeat expansions in the 5′UTR of the NOTCH2NLC gene from Chinese patientswith neuronal intranuclear inclusion disease》的研究成果，本研究由北京⼤学第⼀医院神经内科、北京⼤学⼈民医院神经内科、南昌⼤学附属第⼀医院神经内科和希望组合作完成（第⼀作者：邓建⽂、⾕牧良；通讯作者：洪道俊、王朝霞）。
该研究采⽤Oxford Nanopore测序技术在⼆代全基因组检测（Whole Genome Sequencing, WGS）阴性的患者中，证实了NIID患者在NOTCH2NLC基因的5′UTR区存在(GGC)n重复扩张, 表明Nanopore长读长测序在遗传病诊断中的独特优势，可以突破⼆代测序技术瓶颈，极⼤的提⾼遗传病的检出率，造福更多的患者和家庭！接下来，让⼩编带领⼤家来⼀起学习这篇⽂章吧神经元核内包涵体病（Neuronal Intranuclear Inclusion Disease, NIID）是⼀种罕见的异质性神经退⾏性疾病，最显著的病理学特征为中枢和外周神经系统以及内脏器官内嗜酸性透明核内包涵体。
患者往往有痴呆、⼩脑共济失调、癫痫、帕⾦森症和感觉障碍等多种临床表现，以发病年龄为基准被分为婴⼉、青年和成年三种临床分组。
材料与⽅法材料：通过histological staining、immunostaining和电⼦显微镜观察⽪肤活检组织，确诊材料：了15例NIID患者（7例家族性患者和8例散发患者）;⽅法：通过对⼆代全基因组测序数据进⾏分析，并未发现任何的致病变异；对3例患者进⽅法：⾏Nanopore长读长测序；最后利⽤RP-PCR做进⼀步的验证。
基于扩散张量成像技术的大脑组织核磁共振电导率重构的仿真研究
基 于 扩 散 张 量 成 像 技 术 的 大 脑 组 织核 磁 共 振 电导 率 重 构 的 仿 真 研 究
闫丹丹 高 诺 张孝通 朱善安
（ 江大 学 电气 工 程 学 院 ， 州 ３ｏ２ ） 浙 杭 ｌｏ ７
（ ｅ ａ ｍ ｎ ｏ Ｂｏ ｅ ｉ ｌ ｎｉｅｒ ｇ ｎ ｅｓ ｙｏ Ｍ ｎ ｅｏａ ＭＮ ５ ４ ５ Ｕ Ａ Ｄ ｐｒ ｅ ｔ ｆ ｉ ｄ ａ Ｅ ｇ ｅ ｎ ，Ｕ ｉ ｒ ｔ ｆ ｉｎ ｓ ， ５ ５ Ｓ ） ｔ ｍ ｃ ｎ ｉ ｖ ｉ ｔ
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２ 卷 １期 ８ ２０ ０ ９年 ２月
中 国 生 物 医 学 工
程 学
报
Ｖ０ ． ８ １２
Ｎｏ． １
Ｃ ｉ ｓ Ｊｕｎ ｌｆＢｏ ｅｉ ｌ ｎ ｉ ｅ ｎ ｈ ｅ ｏｒａ ｏ ｉ ｄ ａ Ｅ ｇ ｅｒ ｇ ｎｅ ｍ ｃ ｎ ｉ
Ｆ ｂ ｕ ｒ ２ ０ ｅ ｒ ａｙ ０９
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DEA矩阵及应用
DEA矩阵及应用
卢宗华
【期刊名称】《山东科技大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2004(023)003
【摘要】给出了DEA矩阵的概念、特点、性质及简单应用.
【总页数】3页(P70-72)
【作者】卢宗华
【作者单位】山东科技大学,财政金融学院,山东,泰安,271000
【正文语种】中文
【中图分类】O151.21
【相关文献】
1.基于Log-Euclidean矩阵的脑白质扩散张量场的正则化处理 [J], 吴占雄;何志伟;高明煜
2.矩阵型网络DEA模型解的存在性及其性质 [J], 程昀;杨印生;盛学之
3.基于可信度与转移矩阵的DEA加权交叉效率评价 [J], 刘文丽;王应明;吕书龙
4.I-DEAS系统在航空发动机的实体建模中的应用 [J], 侯梦雅
5.基于Log-Euclidean协方差矩阵描述符的医学图像配准 [J], 张莉; 李彬; 田联房; 张鸣生; 王雷; 李祥霞; 刘霜纯
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基于扩散光谱成像的脑白质纤维束走向跟踪
基于扩散光谱成像的脑白质纤维束走向跟踪吴占雄;李珣;何志伟【期刊名称】《杭州电子科技大学学报》【年(卷),期】2014(000)006【摘要】扩散张量成像对于每一体元只体现水分子自扩散宏观各向异性，不能实现神经纤维束走向分叉跟踪。
为了实现分叉跟踪，更加真实地揭示脑神经网络连接情况。
该文基于扩散光谱成像技术，提出一种白质纤维束走向分叉跟踪新方法。
首先对扩散加权数据施加傅立叶变换得到扩散光谱图像，再计算每一体元扩散概率函数并得到其所有局部最大值，最后设置跟踪步长、走向角度阈值等参数，通过在相邻体元间寻找平滑连接向量以实现纤维束分叉走向跟踪。
最后采用实际数据进行计算验证，扩散光谱成像方法跟踪结果更加符合脑组织生理结构特点。
从实际计算结果可以看出，扩散光谱成像在白质交叉纤维束跟踪上比扩散张量成像有效合理，但是计算过程比后者复杂很多，不利于临床应用。
【总页数】4页(P43-46)【作者】吴占雄;李珣;何志伟【作者单位】杭州电子科技大学电子信息学院，浙江杭州310018;杭州电子科技大学计算机学院，浙江杭州310018;杭州电子科技大学电子信息学院，浙江杭州310018【正文语种】中文【中图分类】Q64【相关文献】1.基于DTI技术的急性中风患者缺血脑白质纤维束的扩散性与神经功能恢复的相关性研究 [J], 杨烁慧;詹松华;陆方;李晨;林江2.基于纤维束空间统计分析法研究早产及足月新生儿局灶性脑白质损伤的扩散张量成像特点 [J], 高洁;张育苗;孙亲利;李贤军;李彦彦;鱼博浪;杨健3.早期帕金森病脑白质特征的扩散张量成像基于纤维束追踪空间统计分析 [J], 凌冰冰;鲁毅;赵卫;莫茵;胡娟;孙学进4.酒精依赖者脑白质微结构多参数扩散张量成像:基于纤维束示踪的空间分析 [J], 张海波;余金鸣;戴西勇;张建龙;姚晓英;黄湘漪5.基于扩散张量的脑白质内神经纤维束的可视化技术 [J], 赵欣;王明时;高伟;刘海婴因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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法 会 丢失 大量 的生 理 结 构 信 息 ， 后两 种 方 法 都 要对
Ｄ Ｉ 据进行分解 ， Ｔ数 而且 当分 解 不 唯 一 时 会 出现 张
扩散 敏 感磁 场梯 度 ， 得 数 据 耦 合 了大 量 噪声 ， Ｔ 所 ＤＩ
量 空 问 的不连 续 ， 不能 唯一 参数 化张 量空 间 。 为此 ， 本研 究 提 出 Ｄ Ｉ Ｌ ｇＥ ｃ ｄ ａ Ｔ 的 ｏ ． ｕｌ ｅｎ矩 阵转 ｉ 换 ， 扩散 张 量 场 转 换 为 矢 量 场 ， 矢 量 上 进 行 正 把 在
Ｋ ｅ ｒ ： ｉｆ ｓｏ ｅ ｓ ｒ ｙ ｗｏ ｄｓ ｄ ｆｕ ｉｎ ｔ ｎ ｏ ；ｗｈｔ ｔ ｒ ｉｂ ｒｔａ ｋ ｎ ｉ ｍａ ｔ ；ｆ ｅ ｒ ｃ ｉ ｇ ｅ ｅ
引 言
扩 散 张 量 成 像 （ ｉｕ ｉ ｎｏ ｏ ｅ ｉ 是 近 十几 年来 快速 发 展 的 核 磁 共 振测 量 技术 ， 过 通
吴占雄 何志伟 高明煜
（ 州 电子 科 技 大 学 电子 信 息 学 院 ， 州 杭 杭 ３０１） １０ ８
摘
要 ：在 临 床 诊 断 时 为 了 较 快 获 得 数 据 ， 散 张 量 图 像 的 质 量 常 常 不 能 得 到保 证 ， 正 则 化 处 理 特 别 重 要 。为 扩 其
动 ， 了缩 短 数 据 采 集 时 间 ， 能 施 加 数 量 有 限 的 为 只
Ｄ Ｉ 据 自身 进 行 正 则 化 处 理 较 为恰 当 ； ２种方 Ｔ数 第
法 ： 接对 基本 特 征 向 量或 基 本 特 征 值 进 行 正 则 化 直 处 理 。此 方法 易 引入 其 它 像 素 噪 声 ， 且 平 滑 效果 而 差 ； ３种 方 法 ： 接 对 张 量 的 Ｃ ｏ ｓｙ分 解 参 第 直 ｈｌ ｋ ｅ 数 进 行正 则 化 处 理 ， 然 平 滑 效 果 好 ， 不 能 消 除 虽 但 特 征 值为 零或 负值 的情 况 。总 而 言之 ， １种 方 第
关 键 词 ： 散 张量 ； 扩 白质 ； 向追 踪 走 中图分类号 Ｔ３８ Ｐ １ 文 献 标 志 码 Ｄ 文 章 编 号 ０ ５ ．０ １ ２ １ ）４ ２ — ２ ８８２ （０ ２ ０ ￣６ ５０ ４
Ｒｅ ｕｌ ｒ ｚ ｔＯ ｆ Ｄｉ ｕｓｏ ｎｓ ｒ Ｆｉｌ ｆＷ ｈｉｅ Ｍ ａ ｔ ｒ Ｂａ ｅ ｎ ｇ ａ ｉ ａ ｉ ｎ ｏ ｆ ｉ ｎ Ｔｅ ｏ ｅ ｄ ｏ ｔ ｔｅ ｓ ｄ ｏ Ｌｏ － ｃ ｉ ｅ ｎ Ｍ ａ ｒ ｘ ｇ Ｅｕ ｌｄ ａ ｔｉ
量 场 的 去 噪 平 滑 ， 后 对 矢 量 场 取 自然 对 数 运 算 映 射 回张 量 空 间 。在 １ 志 愿 者 脑 扩 散 张 量 图像 上 进 行 白 质 纤 维 之 名 束跟 踪 测 试 ， 果 表 明该 方 法 有 效 避 免 了 白 质纤 维 束 跟 踪 中杂 从 的 出 现 ， 高 了跟 踪平 滑性 。 结 提
ｗ ｉｈｅ ｇｎ ，Ｄ ） 据 进 行 独 立 的 规 则 化 处 ｅ ｔ ｉ ｉｇ ＷＩ 数 ｇ ｄ ｍａ
理 。虽然 这 种 方 法 能 够 带 来 平 滑 的 扩 散 张 量 数 据 空间 ， 但是 破 坏 了生 理结 构 信 息 ， 例如 扁 平 张量 ， 因无 法直 接 从 Ｄ 数 据 中 得 到 结 构 信 息 ， 接 从 ＷＩ 直
此 ， 研 究 提 出一 种 基 于 Ｌ ｇＥ ｃ ｄａ 本 ｏ—ｕ ｌ ｅｎ矩 阵 的 新 算 法 对 张量 图像 进 行 评 估 预 处 理 ， 先 对 张 量 特 征 值 进 行 自然 指 ｉ 首 数 运 算 以 实 现 张 量 场 到 ＬｇＥ ｃｉｅｎ矢 量 场 的转 换 ， 通 过 有 限 差 分 法 计 算 矢 量 场 梯 度 函 数 最 小 值 ， 而 实 现 矢 ｏ —ｕｌ ａ ｄ 再 从
异 性组 织 （ 肌 肉纤 维 、 白质 等 ） 行 成 像 ¨ 。 如 脑 进 无 论在 临床 诊 断还 是 脑 功 能 研 究 领 域 ， 散 张 量 成 扩 像 都得 到广 泛 应 用 。脑 白质 主 要 由神 经 纤 维组 成 ， 不 包含 神经 细 胞 体 ， 于 大 脑 内 部 ， 连 接 神 经 中 处 是 枢 的重 要通 道 。 目前 ， Ｔ 还 是 惟 一 无 侵 入 脑 白质 ＤＩ 纤 维束 三维 走 向追踪 手 段 。 在 临床 诊 断 中 ， 可 能要 求 患 者 长 时 间 保 持不 不
Ｗ Ｕ ａ — ｏ ｇ Ｚｈ ｎ Ｘｉ ｎ
ＨＥ Ｚ ｉＷ ｅ ＧＡＯ ｉ — ｈ－ ｉ Ｍ ｎｇ Ｙｕ
（ ｏｌ ｅＤ ｌ ｔ ｎｃＩ ｏｍ ｔ ｎ ＨａｇｈｕＤａ ｚ Ｕ ｉ ｒｔ， ｎｚｏ １０ ８ ｈｎ ） Ｃ ｌｇ ｅ ，Ｅｅ ｒ ｉ ｎ ｒ ａｉ ， ｎｚｏ ｉｎｉ ｎｖ ｓｙ Ｈａｇｈｕ３０ １ ，Ｃ ｉａ ｃｏ ｆ ｏ ｅｉ
在 扩 散加 权 时 间 内测 量 水 分 子 扩 散 位 置 的 随 机 分 布 概率 而对 生 理组 织 进 行 成 像 ， 其 适 应 于 对 各 向 尤
目前 扩 散 张 量 图像 的 正 则 化 预 处 理 方 法 有 多 种 。第 １种方 法 ： 每一 帧 扩 散 加权 图像 （ ｉｕｉｎ 对 Ｄｆ ｓ ｆ ｏ
３ 卷 ４ 期 ０
２１ ０ ２年 ８月
中 国 生 物 医 学
工 程
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Ｖｏ ＿ ０ ｌ３ Ｎｏ． ４ Ａｕ ｕｓ ２０１ ｇ ｔ ２
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