Standard partikelfiltreringsteknik har tidigare tillämpats på problemet med fiberspårning av Brun et al. (2002) och Björnemo m.fl. (2002)................................................................ Dessa tidigare försök har dock inte utnyttjat teknikens fulla kraft, och som ett resultat spårades fibervägarna på ett målriktat sätt. I detta papper ger vi en avancerad teknik genom att presentera en snabb och ny probabilistisk metod för vita materia fiber spårning i diffusionsvägd MRT (DWI), som drar nytta av viktning och omsampling mekanism för partikelfiltrering. Vi formulerar fiberspårning med hjälp av en icke-linjär tillstånd rymdmodell som fångar både jämnhet regelbundenhet fibrerna och osäkerheterna i de lokala fiberorienteringar på grund av buller och partiella volymeffekter. Global fiberspårning framställs sedan som ett problem med partikelfiltrering. För att modellera den bakre fördelningen klassificerar vi voxlar av den vita substansen som antingen prolat eller oblat tensorer. Därefter konstruerar vi orienteringsfördelningen för prolate och oblate tensors separat. Slutligen, betydelsen densitet funktion för partikelfiltrering modelleras med von Mises-Fisher distribution på en enhet sfär. Snabb och effektiv provtagning sker med Ulrich-Woods simuleringsalgoritm. Med tanke på en fröpunkt kan metoden snabbt lokalisera den globalt optimala fibern och ger också en sannolikhetskarta för potentiella anslutningar. Den föreslagna metoden valideras och jämförs med alternativa metoder både på syntetiska data och verkliga MRT-data i hjärnan.
I samband med partikelfilter, har von Mises-Fisher distributionen använts som tidigare distribution för att extrahera vit materia fibervägar från MRI-data REF.
Probabilistic White Matter Fiber Tracking using Particle Filtering and von Mises-Fisher Sampling
{'venue': 'Medical image analysis', 'journal': 'Medical image analysis', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Medicine']}