Abstrakt. Vi presenterar en ny metod för att upptäcka gränssnittet, eller kanten, struktur som finns i diffusions MRI. Detektion av gränssnitt är ett viktigt första steg för applikationer som segmentering och registrering. Dessutom, på grund av den högre dimensionaliteten av tensor data, människor är visuellt oförmögna att upptäcka kanter lika lätt som i skalor data, så kantdetektion har potentiella tillämpningar i diffusion tensor visualisering. Vår metod använder datorseende tekniker för lokal strukturfiltrering och normaliserad konvolution. Vi känner av kanterna i tensorfältet genom att beräkna en generaliserad lokal struktur tensor, baserat på summan av de yttre produkterna av gradienterna hos tensorkomponenterna. Den lokala strukturen tensor ger en rotations invariant beskrivning av kantorientering, och dess form efter lokal medelvärde beskriver typen av kant. Vi visar förmågan att upptäcka inte bara kanter som orsakas av skillnader i tensor magnitud, men också kanter mellan regioner av olika tensor form. Vi demonstrerar metodens prestanda på syntetisk data, på stora fiberdrag gränser, och i en grå materia region.
O'Donnell m.fl. använda struktur tensorer för att upptäcka allmänna gränser i tensorvärden REF.
Interface Detection in Diffusion Tensor MRI
{'venue': 'MICCAI (1)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}