李斐，冯远静，吴烨

浙江工业大学信息工程学院, 杭州 310023

出版日期:2017-01-25发布日期:2017-03-31

Total Variation Based Spatial Brain Fiber Orientation Estimation

LI Fei ,FENG Yuanjing, WU Ye

College of Information Engineering, ZheJiang University of Technology, Hangzhou 310023

Online:2017-01-25Published:2017-03-31







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提高白质纤维交叉重构能力是有效提高纤维跟踪技术的前提之一,目前大多纤维重构方法都是基于白质体素的独立重构,没有考虑到纤维的连续性特征,这就促使文章从全局范围考虑提高白质纤维重构能力.文章提出了一种基于全变差空间正则化的纤维方向分布估计方法,该方法首先利用字典基分布的球面反卷积策略拟合多壳采样信号,为了能够适用于单壳和多壳采样方案,文章重新定义了广义的纤维响应函数;进而在$q$空间中定义基函数系数的全变差正则化约束,旨在减少不必要的方向信息,降低因噪声引起的方向偏差,以获得纤维方向的空间局部一致性.实验分别在模拟数据和实际数据下进行,分别采用单壳和多壳数据验证了文章所提方法能够以更高效的性能实现纤维方向估计,相对于其他算法显著提高了纤维的连续性.

MR(2010)主题分类:
94A19
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[1]	许优优，冯远静，牛延鹏，吴烨. 高阶张量反卷积非负约束的纤维方向分布估计方法[J]. 系统科学与数学, 2014, 34(7): 805-814.

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