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全张量步长适应性脑白质纤维跟踪改进算法
  • ISSN号:0476-0301
  • 期刊名称:北京师范大学学报(自然科学版)
  • 时间:0
  • 页码:212-217
  • 语言:中文
  • 分类:TN953[电子电信—信号与信息处理;电子电信—信息与通信工程] TS102.528[轻工技术与工程—纺织工程;轻工技术与工程—纺织科学与工程]
  • 作者机构:[1]北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室,北京100875, [2]北京师范大学信息科学与技术学院,北京100875, [3]首都医科大学宣武医院医学影像学部放射科,北京100053
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(60628101);北京市自然科学基金资助项目(4061004)
  • 相关项目:智能信息处理
中文摘要:

由于成像设备及技术本身的限制,以及纤维跟踪算法的局限,准确刻画纤维结构遇到许多困难.本文在张量偏转(tensor deflection,TEND)算法基础上,提出了一种基于全张量及历史跟踪信息的适应性步长纤维跟踪算法.该算法结合纤维跟踪历史,利用全张量信息与相应的适应性步长值来计算纤维跟踪的前进方向.

英文摘要:

Due to limitations of imaging devices and techniques, and of fiber tractography algorithms, it has been difficult to describe organization of white matter fiber accurately. An derivative tensor deflection algorithm based on full tensor and historic tracking information was introduced. This method could describe more accurately the direction of fiber structure.

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期刊信息
  • 《北京师范大学学报:自然科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中华人民共和国教育部
  • 主办单位:北京师范大学
  • 主编:刘文彪
  • 地址:北京新外大街19号
  • 邮编:100875
  • 邮箱:JBNUNS@bnu.EDU.CN
  • 电话:
  • 国际标准刊号:ISSN:0476-0301
  • 国内统一刊号:ISSN:11-1991/N
  • 邮发代号:82-406
  • 获奖情况:
  • 1997年全国第二届科技期刊评比一等奖,1999年教育部优秀科技期刊二等奖,1999年首届国家期刊奖,中国期刊方阵“双高”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,英国科学文摘数据库,英国动物学记录,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:10672