采用贝叶斯决策概率型DT-MRI的脑白质纤维追踪成像

作     者：吴锡 刘子骥 毕务忠 罗代升 Wu Xi;Liu Ziji;Bi Wuzhong;Luo Daisheng

作者机构：四川大学电子信息学院成都610065 成都信息工程学院电子工程系成都610225 电子科技大学光电信息学院成都610054 

出 版 物：《计算机辅助设计与图形学学报》 (Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics)

年 卷 期：2009年第21卷第10期

页      面：1387-1393页

核心收录：

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：四川省教育厅高等学校科技创新重大培育项目(09ZA029) 

主　　题：弥散张量磁共振成像 脑白质纤维追踪成像 贝叶斯决策概率模型 

摘      要：弥散张量磁共振成像(DT-MRI)的脑白质纤维追踪成像可无创重建脑白质纤维的三维结构,而现有追踪成像方法一般仅考虑局部纤维的弥散倾向,对纤维束几何结构的综合考虑不足,为此提出一种贝叶斯决策概率型的纤维追踪成像算法.该算法通过纤维束当前体素的弥散张量方向和纤维束几何结构信息,利用贝叶斯决策理论估算追踪下一体素的方向概率分布;按照概率分布对纤维束进行加权采样,重建纤维束的三维结构图像.最后利用文中算法在合成弥散张量数据上进行了成像仿真,在真实脑部DT-MRI数据上进行了成像实验.仿真和实验结果表明,该算法能实现预期的脑白质纤维追踪成像,比现有追踪成像方法结果更可靠,可重复性更强.