På grund av de välkända begränsningarna av diffusion tensor avbildning (DTI), hög vinkelupplösning diffusion avbildning (HARDI) används för att karakterisera icke-Gaussian diffusion processer. Ett tillvägagångssätt för att analysera HARDI-data är att modellera den skenbara diffusionskoefficienten (ADC) med högre diffusions tensorer (HODT). Diffusivitetsfunktionen är positiv semidefinit. I litteraturen har vissa metoder föreslagits för att bevara positiv semi-definiteness av andra ordningen och fjärde ordningen diffusion tensorer. Ingen av dem kan arbeta för godtyckliga högorderspridning tensorer. I detta dokument föreslår vi en heltäckande modell för att approximera ADC-profilen genom en positiv semidefinit diffusionsspänning av antingen andra eller högre klass. Vi kallar denna modell PSDT (positiv semi-definit diffusion tensor). PSDT är ett konvext optimeringsproblem med en konvex kvadratisk objektiv funktion som begränsas av icke-negativitetskravet på det minsta Z-eigenvärdet av diffusivitetsfunktionen. Det minsta Z-eigenvärdet är ett beräkningsbart mått på omfattningen av den positiva bestämdheten hos diffusivitetsfunktionen. Vi föreslår också några andra varianter för ADC-profilanalysen. Experimentella resultat visar att högre order tensorer kan förbättra uppskattningen av anisotrop diffusion och PSDT-modellen kan *
I REF uttrycks diffusivitetsfunktionen som den inre produkten.
Higher order positive semidefinite diffusion tensor imaging
{'venue': 'SIAM J. Imaging Sci', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}