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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:李宜峰
研究生(外文):Yi-Fong Lee
論文名稱:SPM的分類方式及使用IBASPM手動分割加強SPM分割病理性大腦
論文名稱(外文):Segmentation of SPM and Using IBASPM manual segment to enhance for SPM in Pathological Brains
指導教授:歐陽彥杰
指導教授(外文):Yen-Chien Ouyang
學位類別:碩士
校院名稱:國立中興大學
系所名稱:電機工程學系所
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2010
畢業學年度:98
語文別:英文
論文頁數:56
中文關鍵詞:統計參數映射腦部結構型態學地圖集
外文關鍵詞:Statistical Parametric MappingIndividual Brain Atlases using Statistical Parametric Mapping software
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統計參數映射是一套專用來處理影像的軟體,使用的範圍相當廣泛,多數用來處理醫學影像,例如:大腦的研究。但因為程式龐大,包含的內容相當複雜,所以很多使用者都僅僅會操作,卻不知道這套軟體的數學原理及運作理論。本篇主文就是在探討統計參數映射的分割原理和數學方法。
腦部結構型態學地圖集是一個利用地圖集來做分割的方法。本研究將原來統計參數映射的結果加入腦部結構型態學地圖集。


Statistical parametric mapping (SPM) is the professional image process software, which is used for MR image processing. The brain MR image can be feed into SPM software for further processing and investigation. The software includes many mathematic models and hundreds of functions therefore not easy to understand. User usually just carry out the standard procedures and does not know the detail of how it works. This study is trying to find out the mathematical methods which are developed for the use of SPM segmentation. Besides, Individual Brain Atlases using Statistical Parametric Mapping (IBASPM) software is an atlas-based method for automatic segmentation of brain structures is also studied. Through the IBASPM manual segment, we can enhance pathological brains for SPM.

Chapter 1. 緒論 9

Chapter 2. 統計參數映射 10
2.1 統計參數映射(Statistical Parametric Mapping) 10
2.2 SPM的處理過程………………………………………………………..11
2.2.1 資料的採集…………………………………………………………..11
2.2.2 數據的預處理………………………………………………………..12
2.2.3 圖像對齊……………………………………………………………..12
2.2.4 空間標準化…………………………………………………………..12
2.2.5 高斯平滑……………………………………………………………..12
2.2.6 建立模型……………………………………………………………..13
2.2.7 顯示結果……………………………………………………………..13
2.3 一般線性化模型(The General Linear Model) 15
2.4 分割(Segmentation) 16
2.5 型態測量學(Voxel-Based Morphometry)………………………………21
2.6 高斯混合模型(Gaussian Mixture Model)………………………………22
2.6.1 單一高斯機率密度函數的參數估測法……………………………..24
2.6.2 高斯混合密度函數的參數估測法…………………………………..26
2.6.3 求取GMM參數的另一種方法……………………………………..30
2.7 模板(Template)…………………………..……………………………...35
2.8 統一分割(Unified Segmentation)………………………………….........35
2.9 誤差修正(Bias Corrected)……………………………………................35
2.10 清除分割(Clean up segmentation)………………………………………36
2.11 組織概率圖像(Tissue Probability Maps)….………………....................37
2.12 高斯分類(Gaussians Per Class)………….……………………………...38
2.13 仿射登錄(Affine Registration).………………………………................39
2.14 曲線正規化(Warping Regularisation)…………………………………..40
2.15 形變曲線頻率截止(Warp Frequency Cutoff)…………………………..40
2.16 誤差正規化(Bias regularization)……………………………………......40
2.17 半高波寬(Bias FWHM)………………………………………................41
2.18 採樣距離(Sampling distance)…………………………………………...42
2.19 隱藏式馬可夫模型(Hidden Markov Random Field Model)…................42
2.19.1 正算程式 ( The Forward Procedure )……………………………...44
2.19.2 逆算程式 ( The Backward Procedure )…………………………….45
2.19.3 維特比演算法 ( The Viterbi Algorithm )…………………………..45
2.19.4 SPM使用的隱藏式馬可夫隨機場…………………………………46
2.20 EM演算法……………………………..……………………..................47
Chapter 3. 統計參數映射使用獨立腦成份地圖集 51
3.1 什麼是統計參數映射使用獨立腦成份地圖集(IBASPM) 51
3.2 磁振造影像的獲得 51
3.3 IBASPM流程途徑 52

Chapter 4. 實驗結果與分析 56
4.1 SPM的結果 56
4.2 IBASPM的結果 64

Chapter 5. 結論及未來展望 67

Chapter 6. 參考資料 68


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QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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