【摘 要】
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目的在传统的单张量模型跟踪方法的基础上,研究基于双张量模型的纤维跟踪方法。方法分别采用FACT、TEND纤维跟踪算法与基于双张量模型的纤维跟踪算法,对模拟数据和实际弥散张
【机 构】
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东南大学儿童发展与学习科学教育部重点实验室,厦门市第二医院放射科
【基金项目】
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厦门市科技计划项目（3502Z20084028）, 厦门市科技局指导性项目（卫生局资助）（3502z20089017）, 福建省卫生厅青年科研课题立项建议单位资助计划项目（2009-2-81）
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目的在传统的单张量模型跟踪方法的基础上,研究基于双张量模型的纤维跟踪方法。方法分别采用FACT、TEND纤维跟踪算法与基于双张量模型的纤维跟踪算法,对模拟数据和实际弥散张量图像进行纤维跟踪,对结果进行比较,并将双张量模型应用于TEND算法实现分叉点的纤维跟踪。结果纤维跟踪的结果显示经改进的双张量TEND纤维跟踪方法（MTEND）可以有效地对分叉点处的神经纤维进行跟踪。结论与传统方法相比,双张量模型可以有效估计纤维分叉点,实现对分叉纤维的跟踪。
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