基于弥散张量成像的心肌纤维结构平均模型关键技术研究

Diffusion tensor magnetic resonance imaging (DTI) is a new magnetic resonance technique and has received intensive attention in the field of theoretical study and clinical application due to its non-invasiveness and non requirement of contrast agent. It can measure the water diffusion information including the diffusion direction, magnitude and anisotropy in living tissues by acquiring more than six diffusion weighted images. It is so far the unique technique to get insights into the fiber architecture of in-vivo tissues, and has been shown to offer significant indices for certain cardiac diseases diagnosis such as mycardial infarction. The present proposal aims to construct 3D probabilistic atlases of human cardiac fiber architecture by using the Parzen model based on real human cardiac DTI data, and provide the new approach and assistance for clinical diagnosis. It includes three issues: 1) appropriate interpolation algorithms for cardiac diffusion tensor fields; 2) new fiber tracking algorithms for DTI images; 3) construction of 3D probabilistic atlases of human cardiac fiber architecture using affine and elastic registration and suitable statistical models so that the atlases can be obtained from a limited quantity of acquired data. The achievement of our research will provide large and promising perspectives for understanding the mechanism of infarction and its early clinical diagnosis.

弥散张量成像是较新的一种磁共振成像技术，因具有非侵入性和不需要造影剂等特点而在理论研究和临床应用领域引起了广泛关注。它通过采集多幅磁共振弥散加权图像来测量得到活体组织内水分子扩散的方向、量级和各向异性等信息，该方法是目前研究活体组织纤维结构的唯一方法，目前已确认对于心肌梗塞等心脏疾病的诊断有明显的效果。结合采集得到的心脏弥散张量图像，本课题将在实际数据的基础上通过数学统计模型建立心脏纤维结构的平均模型，为辅助临床诊断提供新思路和手段。本项目的研究内容包括：1）弥散张量场插值算法的研究；2）基于心脏弥散张量成像的纤维追踪算法研究；3）基于心脏图像的刚性及非刚性配准，寻找或构建适当的数学统计模型，以实现通过有限或少量数据采样来建立心脏纤维结构的平均模型。本研究对心肌梗塞的产生机制及早期临床检测具有潜在的应用前景。

本项目利用弥散核磁共振成像（DTI）研究人体心脏纤维结构，以实现心肌梗塞的早期检测为目标，项目主要围绕“医学图像处理算法”和“心脏DTI处理平台”两个方面进行开展。项目执行以来进展顺利，完成预期研究目标和成果。具体而言，项目完成了“医学图像处理算法”中的弥散张量图像配准算法和纤维追踪算法的设计和实现，并基于此提出并实现了构建心肌纤维结构的统计模型，完成了“心脏DTI处理平台”的研发。基于项目研究成果，项目主持人分别在IEEE TMI， IEEE TBME，PMB，PR等SCI国际期刊上发表论文8篇，并在本领域TOP2会议IPMI及MICCAI上发表论文2篇，本领域主流会议ISMRM等国际会议上发表论文6篇，在审发明专利1项。另有1篇已提交于IEEE TMI杂志，目前尚在一审中。同时，项目主持人在项目进展期间完成高级职称晋升，并在项目的支持下获得国家自然科学基金面上项目1项，法国高等教育署与国家留学基金委联合举办的中法蔡元培项目1项。