一种改进的脑白质纤维束连续跟踪算法

• 作者: 何乐民 张光玉 张岗 张敏风 徐龙春 杨鑫怡 王晓艳 王鹏程 程运福 许然然 赵文波 邹越 颜淑敏 颜翠萍
• 来源期刊: 中国医学物理学杂志
• 关键词: 纤维束连续跟踪算法 脑科学 弥散熵 脑结构网 弥散张量成像
• 年，卷（期）: 2020,（10）
• 所属期刊栏目: 医学影像物理
• 页码范围: 1262-1266
• 页数: 5页
• 分类号: R318|TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-202X.2020.10.009

摘要

目的:改进脑白质纤维束连续跟踪算法,提高纤维束跟踪的连续性和准确性.方法:使用山东第一医科大学第二附属医院影像科和国际人脑连接组共享数据库网站提供的弥散张量图像对算法进行验证.首先,对磁共振弥散张量图像进行中值滤波和高斯平滑滤波,去除噪声对纤维束连续跟踪算法的影响,利用脑模板消除颅骨对后续跟踪的影响.然后,利用最小二乘法获得每一个体素的弥散张量和各向异性指数.最后,从各向异性指数大于阈值的起始体素开始,利用跟踪编辑技术和基于弥散熵的线性跟踪方法完成纤维束连续跟踪.结果:同传统的纤维束连续跟踪算法相比,本研究提出的算法能得到更连续、更准确的跟踪结果,算法具有较好的抗噪声能力和较强的鲁棒性.结论:改进的纤维束跟踪方法可以应用于脑结构网构建以及脑疾病的研究.