全张量步长适应性脑白质纤维跟踪改进算法  

AN IMPROVED METHOD FOR FULL TENSOR FIBER TRACTOGRAPHY WITH ADAPTIVE STEPPING

作　　者：刘晓东[1] 蔡子凡[2] 王婷婷[2] 姚力[2] 卢洁[3] 

机构地区：[1]北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室,北京100875 [2]北京师范大学信息科学与技术学院,北京100875 [3]首都医科大学宣武医院医学影像学部放射科,北京100053

出　　处：《北京师范大学学报（自然科学版）》2008年第2期212-216,共5页Journal of Beijing Normal University(Natural Science)

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60628101);北京市自然科学基金资助项目(4061004)

摘　　要：由于成像设备及技术本身的限制,以及纤维跟踪算法的局限,准确刻画纤维结构遇到许多困难.本文在张量偏转(tensor deflection,TEND)算法基础上,提出了一种基于全张量及历史跟踪信息的适应性步长纤维跟踪算法.该算法结合纤维跟踪历史,利用全张量信息与相应的适应性步长值来计算纤维跟踪的前进方向.Due to limitations of imaging devices and techniques, and of fiber tractography algorithms, it has been difficult to describe organization of white matter fiber accurately. An derivative tensor deflection algorithm based on full tensor and historic tracking information was introduced. This method could describe more accurately the direction of fiber structure.

关 键 词：磁共振成像 弥散张量成像 张量偏转 纤维跟踪 步长 

分 类 号：TN953[电子电信—信号与信息处理] TS102.528[电子电信—信息与通信工程]