采用磁共振扩散张量成像（Diffusion Tensor Magnetic Resonance Imaging，DT-MRI，简称DTI）影像数据可以实现对脑部神经纤维束的追踪和可视化展现，为相关疾病的诊断、神经纤维束的手术方案制定等提供有效的支撑。基于DTI影像的纤维束跟踪的主要研究内容包括扩散张量矩阵计算、各项异性参量的提取、张量矩阵的可视化和纤维跟踪方法等。首先通过原始DTI图像，对每一个体素均可计算得到相应的扩散张量矩阵。张量矩阵是一个3*3对称正定矩阵，其三个特征值和特征向量代表了水分子在生物体组织结构中扩散的方向和程度。通过特征值可以计算扩散各项异性参量，可作为纤维追踪过程中判断一个体素是否在纤维上的依据。然后，可视化张量矩阵，可以更加形象的显示出扩散的各向异性信息，以及领域内各体素之间的关系。可视化方法有颜色编码法、图元显示法、白质束成像、体显示法等。最后，根据张量矩阵实现纤维追踪。目前主流算法都是基于张量域的算法，通过扩散张量信息，估算出纤维走向。在张量线算法的基础上进行了改进：勾选纤维密集的白质区域作为种子点；添加邻域筛选和反向追踪等措施选取更佳的纤维点；增加插值计算精确纤维点的位置；使用曲线拟合增加纤维的平滑性等。研究表明，使用改进的算法进行纤维追踪，追踪结果的错误率变小，纤维更加平滑，更加符合纤维的实际情况。