Fiber spårning är en standard metod för visualisering av resultaten av Diffusion Tensor Imaging (DTI). Om fibrer rekonstrueras och visualiseras individuellt genom den kompletta vita materian, visas lätt rörigt vilket gör det svårt att få insikt i data. Olika klustertekniker har föreslagits för att automatiskt få buntar som ska representera anatomiska strukturer, men det är oklart vilka klustermetoder och parameterinställningar som ger bästa resultat. Vi föreslår ett ramverk för att validera klustermetoder för vit-materia fibrer. Kluster jämförs med en manuell klassificering som används som grundsanning. För den kvantitativa utvärderingen av metoderna utvecklade vi en ny åtgärd för att bedöma skillnaden mellan sanning och klungor. Åtgärden validerades och kalibrerades genom att man presenterade olika kluster för läkare och bad dem om deras omdöme. Vi fann att värderingarna i vår nya åtgärd för olika kluster stämmer väl överens med läkarnas åsikter. Med hjälp av detta ramverk, har vi utvärderat olika kluster algoritmer, inklusive delade närmaste granne kluster, som inte har använts tidigare för detta ändamål. Vi fann att användningen av hierarkisk klustring med enkellänk och ett fiberliknande mått baserat på medelavståndet mellan fibrer gav de bästa resultaten.
En utvärdering av de mest populära fiber kluster av algoritmer kan hittas i REF.
Evaluation of fiber clustering methods for diffusion tensor imaging
{'venue': 'VIS 05. IEEE Visualization, 2005.', 'journal': 'VIS 05. IEEE Visualization, 2005.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}