【摘 要】
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大脑的结构是其复杂功能的物质基础,脑组织与结构的分割是计算神经解剖方法学研究的核心内容之一.由于MRI图像中的各种干扰与大脑自身复杂性等因素的存在,分割已成为一个典型
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大脑的结构是其复杂功能的物质基础,脑组织与结构的分割是计算神经解剖方法学研究的核心内容之一.由于MRI图像中的各种干扰与大脑自身复杂性等因素的存在,分割已成为一个典型的"病态问题",是计算神经解剖学甚至整个脑科学研究与应用道路上的瓶颈.作者针对计算神经解剖学中"脑组织分割、神经结构分割和脑病变区分割"三个基本问题进行了深入细致的研究,提出了相应的计算理论与算法,并将这些算法应用到神经科学的实际问题研究当中.论文的主要工作可以简单总结如下:(1)对脑组织分割问题进行深入分析,建立了脑组织分割问题的系统描述.(2)提出脑组织属性分布的空间不平稳性概念与局部脑组织分布模型,丰富了MRI脑组织分割理论.(3)提出了多上下文模糊聚类算法,解决了MRI脑组织分割研究中灰度不均匀性这一经典难题.(4)提出了基于解剖知识的多上下文模糊聚类(adMCFC)算法,进一步完善了原有MCFC的性能.(5)提出了基于灰度直方图统计的FCM快速实现算法,显著加速了MCFC脑组织分割的速度.(6)基于MCFC提出了多通道信息融合MS病变分割算法.(7)提出了两种基于扩散张量成像(DT-MRI)的白质束分割算法.作者还与北医三院合作将MCFC脑组织分割算法应用到强迫症患脑组织定量分析研究当中，得到了强迫症患者的脑白质归一化体积显著大于正常对照的结论，为强迫症患的临床诊断提供参考指标.
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