基于阈值的脑白质纤维概率跟踪算法

概率跟踪算法仅对行走概率最大的方向进行跟踪,忽略了纤维走向概率较大的方向,且运算速度较慢。为此,提出一种基于阈值的快速概率跟踪算法。设定纤维走向的概率阈值,以找到更多交叉和分叉的纤维,在不影响纤维跟踪效果的情况下,对计算参数进行简化,从而提高运算速度。实验结果表明,与概率跟踪算法相比,该算法能更好地反映脑白质内神经纤维的分布情况,且缩短运算时间。

天波超视距雷达多路径数据关联跟踪算法对比研究

天波超视距雷达的多传播路径会引起多个量测对应同一个目标的问题,而由于传播模式的模糊性,量测与传播模式的对应关系是不确定的。多路径Viterbi数据关联跟踪算法(MVDA)采用回波竞争的思想,而多路径概率数据关联跟踪算法(MPDA)利用了回波合并的策略,通过多次Monte Carlo仿真试验对两种算法的失跟率、状态估计的均方根误差、航迹终结延时以及计算量等跟踪性能指标进行了比较。仿真结果表明,在低检测率、重杂波环境下,提出的MVDA算法大大降低了失跟率,而MPDA算法具有较高的估计精度。

基于DTI丘脑分割的新方法

目的利用概率跟踪算法的原理对DTI序列进行处理,得到丘脑分割图谱,为研究丘脑与皮层的连接关系提供参考依据。方法健康志愿者30例进行常规T2序列及DTI序列扫描,将采集到的数据进行转换分析,利用概率跟踪算法对其进行计算,得到丘脑分割图谱。结果获得的丘脑分割图谱被不同颜色分成七个部分,分别显示与七个头脑皮层分区的连接方式。将丘脑分割图谱与常规丘脑核团图谱进行对比,发现其连接方式十分一致。结论丘脑分割图谱与常规丘脑核团图谱具有较强的一致性,有利于我们进一步认识丘脑的解剖及功能,为以丘脑为靶点的手术提供解剖依据。