采用贝叶斯决策概率型DT-MRI的脑白质纤维追踪成像

弥散张量磁共振成像(DT-MRI)的脑白质纤维追踪成像可无创重建脑白质纤维的三维结构,而现有追踪成像方法一般仅考虑局部纤维的弥散倾向,对纤维束几何结构的综合考虑不足,为此提出一种贝叶斯决策概率型的纤维追踪成像算法.该算法通过纤维束当前体素的弥散张量方向和纤维束几何结构信息,利用贝叶斯决策理论估算追踪下一体素的方向概率分布;按照概率分布对纤维束进行加权采样,重建纤维束的三维结构图像.最后利用文中算法在合成弥散张量数据上进行了成像仿真,在真实脑部DT-MRI数据上进行了成像实验.仿真和实验结果表明,该算法能实现预期的脑白质纤维追踪成像,比现有追踪成像方法结果更可靠,可重复性更强.