【摘 要】
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为了从带伪影的弥散加权数据中重建更准确的张量,提出了一种基于层选择的张量优化算法.首先对弥散加权图像中常见的3种伪影(波状、层间运动和对比度伪影)进行定性分析,分别提
【机 构】
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华东师范大学脑功能基因组学教育部重点实验室; 华东师范大学上海市磁共振重点实验室; 哥伦比亚大学精神病学系; 纽约州立精神疾病研究所; 东南大学生物科学与医学工
【基金项目】
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上海市科学技术委员会资助项目(10440710200)
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为了从带伪影的弥散加权数据中重建更准确的张量,提出了一种基于层选择的张量优化算法.首先对弥散加权图像中常见的3种伪影(波状、层间运动和对比度伪影)进行定性分析,分别提取3种对应的特征(小波标记、相似度和相关性)来识别这些伪影,从而区分出正常图层和伪影图层.然后,利用正常图层数据进行张量重建.模拟实验结果验证了这3种特征对弥散加权图像中相关伪影判断的有效性,且对波状伪影和层间运动伪影的判断率均大于90%.真实数据实验结果表明,与类似算法相比,所提算法可以更好地改善部分各向异性伪彩图中的偏色现象,在白质结构分析中提供了更准确的方向信息.
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