[发明专利]一种非负高阶张量拟牛顿搜索的纤维方向分布估计方法

摘要

一种非负高阶张量拟牛顿搜索的纤维方向分布估计方法，包括以下步骤：读取脑部磁共振数据，获取施加梯度方向g的磁共振信号S(g)和未施加梯度方向的磁共振信号S₀，以及梯度方向数据，选取所需的感兴趣区域，并计算该区域的扩散衰减信号S(g)/S₀；将感兴趣区域内的每个体素的扩散衰减信号S(g)/S₀逐个建模为具有扩散形态的椭球分布模型；通过计算张量系数向量c得到扩散函数D(v)，再计算每个采样点的扩散函数值，最后将扩散函数值拟合成扩散模型，搜索极值并计算纤维方向。本发明采用了用高阶笛卡尔张量拟合纤维方向分布函数平方根的方式，保证了所得纤维方向分布函数的非负性，且角度分辨率较高，实验效果好。

主权项

1.一种非负高阶张量拟牛顿搜索的纤维方向分布估计方法，其特征在于：所述的纤维方向分布估计方法包括以下步骤：(1)数据预处理：读取脑部扩散加权磁共振数据，获取施加梯度方向g时的磁共振信号S(g)和未施加梯度方向时的磁共振信号S0，以及相应的梯度方向数据，选取感兴趣区域，并计算该区域的扩散衰减信号S(g)/S0；(2)将感兴趣区域内每个体素中的扩散衰减信号逐个建模为具有扩散形态的椭球分布模型，建模过程如下：2.1)体素微结构建模：将扩散衰减信号假设为沿重建向量v的单条纤维信号响应函数R(v,g)与扩散函数D(v)在球面上的卷积： S ( g ) / S 0 = R ( v , g ) ⊗ D ( v ) = ∫ R ( v , g ) D ( v ) d v ]]>其中，近似看作一个高斯分布函数，g＝{gi∈R1×3|i＝1,...,n}为梯度方向，v＝{vp∈R1×3|p＝1,...,K}为在单位球面上采样的重建向量，R1×3表示维度为1×3的实数域矩阵空间，n和K分别表示梯度方向和重建向量的个数，μ＝εb是表征扩散效率ε与扩散敏感系数b共同影响的一个参数，扩散函数D(v)的表达式如下： D ( v ) = ( Σ r = 0 l Σ s = 0 l - r d r s v x r v y s v z l - r - s ) 2 = ( Σ j = 1 m λ j f j ( v ) ) 2 = ( F ( v ) c ) 2 = c T ( F T ( v ) F ( v ) ) c ]]>drs表示单项式

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