中国生物医学工程学报
中國生物醫學工程學報
중국생물의학공정학보
CHINESE JOURNAL OF BIOMEDICAL ENGINEERING
2015年
3期
297-307
,共11页
吴烨%冯远静%李斐%高成锋
吳燁%馮遠靜%李斐%高成鋒
오엽%풍원정%리비%고성봉
字典基函数%球面反卷积%纤维方向分布%方向分布模型
字典基函數%毬麵反捲積%纖維方嚮分佈%方嚮分佈模型
자전기함수%구면반권적%섬유방향분포%방향분포모형
dictionary basis function%spherical deconvolution%fiber orientation distribution%orientation distribution model
脑白质纤维方向分布模型重建是脑纤维成像的重要过程之一,为纤维束跟踪提供精确的纤维方向估计.传统方法的约束条件往往依赖于先验的纤维方向信息,限制了计算效率与精度的提高.提出一种基于字典基函数框架的纤维方向分布函数(fODF)估计方法,在单位球面上建立均匀的字典基函数分布,构造基于字典基函数的球面反卷积模型,直接通过非负最小二乘方法求得基函数系数,避免伪峰与复杂的算法以及更高阶的大规模病态逆问题的计算,使得纤维方向分布的稀疏性和非负性可以通过几个基函数的加权和很容易地表示.模拟磁共振数据与临床脑部数据的实验结果显示,该方法在同等条件下与目前流行的Super-CSD和QBI方法相比,计算复杂度大大降低,计算时间仅为Super-CSD的1/3;角度分辨率扩大到20°以内(其中,Super-CSD为40°,QBI为60°).由于该方法简单高效,角度误差不会随角度等参数的变化而跳变,也因为角度分辨率和角度误差性能的提升,使得纤维方向的错误重构概率降低到8％以下,可为纤维跟踪技术提供精确的局部纤维走向.
腦白質纖維方嚮分佈模型重建是腦纖維成像的重要過程之一,為纖維束跟蹤提供精確的纖維方嚮估計.傳統方法的約束條件往往依賴于先驗的纖維方嚮信息,限製瞭計算效率與精度的提高.提齣一種基于字典基函數框架的纖維方嚮分佈函數(fODF)估計方法,在單位毬麵上建立均勻的字典基函數分佈,構造基于字典基函數的毬麵反捲積模型,直接通過非負最小二乘方法求得基函數繫數,避免偽峰與複雜的算法以及更高階的大規模病態逆問題的計算,使得纖維方嚮分佈的稀疏性和非負性可以通過幾箇基函數的加權和很容易地錶示.模擬磁共振數據與臨床腦部數據的實驗結果顯示,該方法在同等條件下與目前流行的Super-CSD和QBI方法相比,計算複雜度大大降低,計算時間僅為Super-CSD的1/3;角度分辨率擴大到20°以內(其中,Super-CSD為40°,QBI為60°).由于該方法簡單高效,角度誤差不會隨角度等參數的變化而跳變,也因為角度分辨率和角度誤差性能的提升,使得纖維方嚮的錯誤重構概率降低到8％以下,可為纖維跟蹤技術提供精確的跼部纖維走嚮.
뇌백질섬유방향분포모형중건시뇌섬유성상적중요과정지일,위섬유속근종제공정학적섬유방향고계.전통방법적약속조건왕왕의뢰우선험적섬유방향신식,한제료계산효솔여정도적제고.제출일충기우자전기함수광가적섬유방향분포함수(fODF)고계방법,재단위구면상건립균균적자전기함수분포,구조기우자전기함수적구면반권적모형,직접통과비부최소이승방법구득기함수계수,피면위봉여복잡적산법이급경고계적대규모병태역문제적계산,사득섬유방향분포적희소성화비부성가이통과궤개기함수적가권화흔용역지표시.모의자공진수거여림상뇌부수거적실험결과현시,해방법재동등조건하여목전류행적Super-CSD화QBI방법상비,계산복잡도대대강저,계산시간부위Super-CSD적1/3;각도분변솔확대도20°이내(기중,Super-CSD위40°,QBI위60°).유우해방법간단고효,각도오차불회수각도등삼수적변화이도변,야인위각도분변솔화각도오차성능적제승,사득섬유방향적착오중구개솔강저도8％이하,가위섬유근종기술제공정학적국부섬유주향.
