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脑神经胶质瘤是常见颅内肿瘤,恶性程度高,严重危害人类健康。采用灌注磁共振和弥散张量磁共振成像评价胶质瘤是当前医学影像领域的热点问题。动脉自旋标记(Arterial Spin Labeling, ASL)是一种新的、完全无创的灌注成像方法,可以计算得到脑肿瘤的血液动力学参数——脑血流量(cerebral Blood Flow, CBF)。弥散张量成像(Diffusion Tensor Imaging, DTI)主要用于分析脑组织中水分子的扩散系数,获得各向异性分数(Fractional Anisotropy, FA),平均扩散系数(Mean Diffusion,MD)等扩散性参数。本文对脑神经胶质瘤的定量评估问题进行了研究,利用DTI和ASL联合的多模态磁共振成像方式,解决了胶质瘤分级的几个关键性问题。主要研究成果和创新点如下：(1)整合磁共振参数的计算算法,编程实现了ASL磁共振成像的图像处理过程,包括运动校正、去噪、剥除头皮、计算灌注加权图(perfusion weighted Image, PWI)等,最后计算得到CBF图。(2)ASL的主要问题是信噪比低,需多次重复采集提高信噪比。而重复采集需要大量的时间,容易产生伪影。本文提出了一种基于非局域滤波的方法,实现在较少的重复采集次数条件下,血流估计精度比常规方法提高30-40%。(3)血流和扩散参数的计算结果依赖于ROI位置的选取。本文提出了一种可重复多模态MR的ROI的选取策略,可以获得稳定可靠的参数值,与传统ROI选择方法相比降低了人为依赖性。(4)分别对单模态、多模态磁共振下胶质瘤分级的可分性进行了定量评估,证明了ASL和DTI联合使用,胶质瘤级别的可分性判据显著高于单模态成像,找到了具有显著可分性的参数组合。结论证明多模态磁共振成像不仅仅能确定统计性差异,而且可实现对胶质瘤的分级。