基于向量选择的神经纤维跟踪改进算法

为了使跟踪出的神经纤维更加平滑,本研究在基于向量选择跟踪算法的基础上,提出了一种改进方法。首先将向量选择的标准细化,区分出与前步纤维路经方向大致相反的体素;然后将此类体素的距离权重系数进行调整,将反方向贡献转化为正向贡献实现平滑跟踪。对比实验结果表明:本研究的改进算法能够有效去除纤维跟踪过程中出现的抖动,使纤维路径延长,更好的表现神经纤维的解剖特点和脑白质区域的连通性。