A CONTINUOUS MIXTURE OF TENSORS MODEL FOR DIFFUSION-WEIGHTED MR SIGNAL RECONSTRUCTION.
A CONTINUOUS MIXTURE OF TENSORS MODEL FOR DIFFUSION-WEIGHTED MR SIGNAL RECONSTRUCTION.
复制标题
用于扩散加权 MR 信号重建的连续混合张量模型。
DOI：
10.1109/isbi.2007.356966
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发表时间：
2007
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Mareci,Thomas
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Jian,Bing;Vemuri,BabaC;Ozarslan,Evren;Carney,Paul;Mareci,Thomas
扩散 MRI 是一种非侵入性成像技术，可以测量水分子在体内组织的扩散情况。在本文中，我们提出了一种新颖的统计模型，该模型通过对称正定矩阵上概率分布的拉普拉斯变换来描述扩散衰减MR信号。使用这个新模型，我们分析推导了以前在唯象学上使用过的 MR 信号衰减的 Rigaut 型渐近分形定律。我们还开发了一种有效的方案，用于根据 DW-MRI 测量重建多个纤维束。在合成数据集和真实数据集上的实验结果都显示了所提出算法的鲁棒性和准确性。
Diffusion MRI is a non-invasive imaging technique that allows the measurement of water molecular diffusion through tissue in vivo. In this paper, we present a novel statistical model which describes the diffusion-attenuated MR signal by the Laplace transform of a probability distribution over symmetric positive definite matrices. Using this new model, we analytically derive a Rigaut-type asymptotic fractal law for the MR signal decay which has been phenomenologically used before. We also develop an efficient scheme for reconstructing the multiple fiber bundles from the DW-MRI measurements. Experimental results on both synthetic and real data sets are presented to show the robustness and accuracy of the proposed algorithms.
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