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基于三维拉普拉斯算子的脑皮层厚度估计算法

         

摘要

cqvip:为了提高阿尔茨海默病患者组(AD组)、轻度认知障碍组(MCI组)与正常对照组(CTL组)之间脑皮层形态差异的测量精度,本文提出一种基于三维拉普拉斯算子的脑皮层厚度估计算法.该算法通过对脑皮层核磁共振影像(MRI)表面进行光滑处理和立方体剖分,构建保持原有MRI数据的脑皮层四面体网格模型;结合有限元方法,利用三维拉普拉斯算子计算脑皮层内部的热稳态场分布,并运用梯度下降法和T假设检验分别求得脑皮层厚度信息和不同组别之间脑皮层厚度的显著性差异区域.实验结果表明,本文算法与FreeSurfer算法相比,可以有效地提高测量精度,在检测AD,MCI与CTL之间脑皮层厚度显著性差异区域方面具有较强的统计分析能力.

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