基于扩散张量成像提出一种新的脑白质分割方法.首先,计算扩散张量成像的各向异性参数和扩散参数,并得到各个参数下的脑部图像;然后,通过期望值最大化(expectation maximization,EM)模型求得各个各向异性参数图像的脑白质和非脑白质区域...基于扩散张量成像提出一种新的脑白质分割方法.首先,计算扩散张量成像的各向异性参数和扩散参数,并得到各个参数下的脑部图像;然后,通过期望值最大化(expectation maximization,EM)模型求得各个各向异性参数图像的脑白质和非脑白质区域;最后,通过STAPLE(simultaneous truth and performancel evel estimation)模型融合各个DTI参数图像分割结果,得到脑白质分割结果.实验结果表明,该方法具有较好的分割效果,能有效地从脑组织中分割出脑白质.展开更多
文摘基于扩散张量成像提出一种新的脑白质分割方法.首先,计算扩散张量成像的各向异性参数和扩散参数,并得到各个参数下的脑部图像;然后,通过期望值最大化(expectation maximization,EM)模型求得各个各向异性参数图像的脑白质和非脑白质区域;最后,通过STAPLE(simultaneous truth and performancel evel estimation)模型融合各个DTI参数图像分割结果,得到脑白质分割结果.实验结果表明,该方法具有较好的分割效果,能有效地从脑组织中分割出脑白质.
