基于阈值的脑白质纤维概率跟踪算法

作者：钱洁 易三莉 邵党国 郭贝贝 苗莹纤维跟踪概率跟踪算法扩散张量各向异性阈值

摘要：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。

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