解决脑白质纤维交叉分叉问题的邻近体素选择算法

"这篇论文提出了一种新的解决脑白质纤维交叉分叉问题的方法，即基于相邻体素选择的盘状张量分解算法。通过选择合适的起点追踪非分叉纤维，构建拟合函数数据集，并在纤维交叉时利用棋盘图和夹角计算来估计纤维方向，从而更准确地跟踪纤维路径。这种方法兼顾局部和整体信息，能有效解决传统方法在纤维分叉和交叉处跟踪的不足，提高纤维路径的真实性和完整性。" 本文是针对神经影像学领域的一个重要挑战——脑白质纤维交叉分叉问题的研究成果。脑白质纤维是大脑内部负责信息传递的重要结构，它们的复杂交织使得在成像分析中正确追踪纤维路径变得困难。传统算法在处理纤维交叉或分叉时常常出现误差，导致跟踪结果不准确。 论文的创新之处在于引入了基于相邻体素选择的策略。在追踪过程中，算法首先挑选合适的起点，避免从分叉点开始追踪，这有助于减少初期的路径混淆。随后，当遇到交叉分叉点时，算法会构建一个棋盘图，涵盖该点及其周围区域的体素。体素是成像中的基本单元，包含了空间位置和纤维方向的信息。通过对这些体素的张量进行夹角计算，结合预先建立的曲线拟合函数，算法能够估计出纤维的整体走行方向，从而实现盘状张量的分解。 曲线拟合函数在本研究中扮演关键角色，它基于非分叉纤维追踪的数据集，能够有效地描述纤维的平均趋势和变化规律。在交叉分叉点，这个函数帮助判断纤维分支的方向，使算法能够在复杂环境中做出更为合理的决策。 相较于传统的追踪方法，这种新算法的优势在于其兼顾了局部和全局信息，不仅考虑了单个体素的纤维方向，还综合了邻近体素的线索，从而提高了追踪的精度。实验结果表明，这种方法能够更有效地解决纤维分叉和交叉处的跟踪问题，生成的纤维路径更接近实际解剖结构，对于理解和分析大脑的神经网络有重大意义。 论文得到了多项科研基金的支持，由多位专业研究者合作完成，涵盖了医学图像处理和数字图像处理等多个方向。该研究对进一步改进脑部成像技术，提高神经科学研究的准确性具有重要价值。