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利用體素內非均向性運動技術於腦部中風偵測系統之開發

為了解決t1官網的問題，作者林庭偉 這樣論述：

摘要急性腦中風(acute ischemic stroke, AIS)的病患，必須在發病後短時間內，做出診斷，選擇治療的方式，才能得到好的癒後。但由於少數病患無法施打現影劑，做進一步的評估，而延遲治療時間，本研究的目的是在不施打對比劑的情形下，發展一套輔助軟系統，給予醫師更多評估的資訊。本研究使用飛利浦1.5特斯拉(Tesla)之磁振造影儀，做腦部磁振造影(Magnetic Resonance Image, MRI)掃描，收取人體腦部MRI影像及16個不同b值之擴散加權影像(diffusion weighted imaging, DWI)。利用Matlab軟體，產生貝葉斯模型之程式，擬合(f

itting)體素內非均向性運動(intravoxel incoherent motion, IVIM)雙指數模型(bi-exponential)，進而得到D(diffusion coefficient)擴散係數、F(perfusion fraction)灌注分數、D*(pseudo-diffusion coefficient)非均向性流體擴散係數及ADC(apparent diffusion coefficient)表觀擴散係數等參數。最後並用臨床影像評估本系統。 運用貝葉斯模型發展好的系統包括DICOM影像讀取、圈選相同組織、產生迭代運算初始值、計算直方圖訊號分佈、貝葉斯計算擬合IV

IM雙指數模型。透過隨機挑選5名中風之病患做參數評估，結果發現D*的變異性太大、ADC值與D值相比也並不是十分準確。所以本研究將D值與F值作為此次分析參數。利用32名缺血性腦中風之病患及5名腦部結構正常病患影像中選擇之92處，透過不同之D值與F值的參數數據，計算組織影像強度比(tissue image intensity ratio)，經與醫師討論後設定中風之閾值。系統於選定以F值及D值均為0.98當作中風閾值時表現最佳；其靈敏度、特異性、準確度、Kappa值分別為0.889、0.85、0.888、0.677及0.919、0.7、0.87、0.618。 本研究結果發現利用貝葉斯法擬合IV

IM雙指數模型於中風之偵測是可行的，貝葉斯模型沒有使用者定義參數的不確定性，也解決了LM法逐個像素擬合時，產生大量雜訊的情形。但本系統對於左、右腦皆患有血管異常或腦組織病變者較有限制，期望未來針對數據上顯示有血管自行灌注之患者做進一步的分析與驗證。