【摘 要】
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脑科学正日益成为全世界的科技战略重点。大脑成像、神经追踪和分析等技术更是研究脑科学领域的关键基石,对预防大脑疾病以及人工智能为导向的类脑研究具有非常前瞻性的意义。目前绝大部分大脑内部机理的研究都是基于鼠脑完成的,为了深入研究鼠脑中神经元的形态和脑区投射,需要将普通鼠脑图像配准到标准模板鼠脑上,然后利用同样的变换参数将神经元映射到模板鼠脑中统一分析。形变模型是图像配准的关键技术,虽然传统的形变模型能
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脑科学正日益成为全世界的科技战略重点。大脑成像、神经追踪和分析等技术更是研究脑科学领域的关键基石,对预防大脑疾病以及人工智能为导向的类脑研究具有非常前瞻性的意义。目前绝大部分大脑内部机理的研究都是基于鼠脑完成的,为了深入研究鼠脑中神经元的形态和脑区投射,需要将普通鼠脑图像配准到标准模板鼠脑上,然后利用同样的变换参数将神经元映射到模板鼠脑中统一分析。形变模型是图像配准的关键技术,虽然传统的形变模型能模拟图像中一定程度扭曲的形变,但是在三维鼠脑数据集上并不完全适用。本文着重研究鼠脑图像配准中的形变场方法,探究针对三维鼠脑图像不同形变算法模型对其配准精度和速度的影响,并将其应用到神经元映射中。本文主要工作内容如下:（1）针对鼠脑形变大的问题,引入离散点多层级B样条形变模型。利用鼠脑中具有解剖学意义的特征点优化网格节点偏移量,并加入多层级使之兼具平滑性和精确性。与传统多级B样条相比,离散点多层级B样条模型在对31只鼠脑图像配准后各脑区DICE平均值提升了4.82%。且平均耗时仅27.63秒。在此基础上引入平滑薄板样条（Smooth Thin Plate Spline,STPS）形变模型,更进一步提升了配准精度。（2）针对STPS形变模型将神经元映射到标准模板鼠脑中有出界问题,研究了应用L-BFGS优化算法从配准同向迭代搜索神经元最佳映射点。（3）设计了一个交互式可视化配准原型系统,可以在配准时根据实际数据选择形变模型,并能直观地显示配准效果。
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