神经纤维跟踪算法研究进展

来源 :中国图象图形学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：bd235

【摘要】

：

神经纤维跟踪通过整合纤维局部结构方向信息,可以描绘出具有解剖学意义的空间纤维结构,是扩散磁共振成像的关键步骤,对临床医学与神经科学等有着重大意义。然而,大量的研究和临床应用表明,目前的神经纤维跟踪算法重构出了大量虚假纤维而备受质疑。为了给研究者和临床医生选择神经纤维跟踪算法提供依据,本文深入分析了当前的主要跟踪算法并进行定量评估与定性比较。从确定型、概率型和全局优化等方法详细介绍各典型跟踪算法;利

【作者】

：

李茂何建忠冯远静

【机构】

：

浙江工业大学信息工程学院信息处理与自动化研究所,杭州310023浙江工业大学信息工程学院信息处理与自动化研究所,杭州310023;浙江省嵌入式系统联合重点实验室,杭州310023;

【出处】

：

中国图象图形学报

【发表日期】

：

2020年08期

【关键词】

：

扩散磁共振成像(dMRI) 各向异性白质纤维跟踪(WMT) 贝叶斯全局优化国际医学磁共振学会(ISMRM)2015挑战数据

下载到本地 , 更方便阅读

下载此文赞助VIP

声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架

论文部分内容阅读

其他文献

迁移学习下高分快视数据道路快速提取

目的传统的道路提取方法自动化程度不高,无法满足快速获取道路信息的需求。使用深度学习的道路提取方法多关注精度的提升,网络冗余度较高。而迁移学习通过将知识从源领域迁移到目标领域,可以快速完成目标学习任务。因此,本文利用高分辨率卫星快视数据快速获取的特性,构建了一种基于迁移学习的道路快速提取深度神经网络。方法采用基于预训练网络的迁移学习方法,可以将本文整个道路提取过程分为两个阶段:首先在开源大型数据库I

期刊

高分辨率卫星快视数据道路快速提取迁移学习微调

图卷积网络下牙齿种子点自动选取

目的选取牙齿种子点是计算机正畸中常用牙齿分割方法的关键步骤。目前业内大部分牙齿正畸软件都采用需要交互标记的分割方法,通过人机交互在3维牙颌模型上选取每一颗牙齿的种子点,效率较低。针对这一问题,提出基于特征导向的图卷积网络(feature-steered graph convolutional network,Fea St Net)牙齿种子点自动选取方法。方法通过分析每个牙齿类型的种子点位置和最终分

期刊

口腔正畸牙齿分割特征导向的图卷积牙齿种子点3维牙齿模型

乳腺超声图像中易混淆困难样本的分类方法

目的超声诊断常作为乳腺肿瘤首选的影像学检查和术前评估方法,但存在良恶性结节的图像表现重叠、诊断严重依赖医生经验,以及需要较多人机交互等问题。为减少误诊和不必要的穿刺活检率,以及提高诊断自动化程度,本文提出一种端到端的模型,实现结节区域自动提取及良恶性鉴别。方法就超声图像散斑噪声问题使用基于边缘增强的各向异性扩散去噪模型(edge enhanced anisotropic diffusion,EEA

期刊

乳腺超声图像乳腺结节分类深度学习损失函数计算机辅助诊断困难样本

多模态生物特征提取及相关性评价综述

生物特征识别是身份认证的重要手段,特征提取技术在其中扮演了关键角色,直接影响识别的结果。随着特征提取技术日趋成熟,学者们逐渐将目光投向了生物特征间的相关性问题。本文以单模态和多模态生物识别中的特征提取方法为研究对象,回顾了人脸与指纹的特征提取方法,分析了基于经验知识的特征分类提取方法以及基于深度学习的计算机逻辑采样提取方法,并从图像处理的角度对单模态与多模态方法进行对比。以当前多模态生物特征提取方

期刊

生物特征提取指纹人脸多模态相关性

神经纤维跟踪算法研究进展

其他学术论文