DIFFUSION TENSOR ANALYSIS WITH INVARIANT GRADIENTS AND ROTATION TANGENTS

具有不变梯度和旋转切线的扩散张量分析

基本信息

  • 批准号:
    7601917
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 0.58万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
  • 财政年份:
    2007
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2007-06-01 至 2008-05-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

This subproject is one of many research subprojects utilizing the resources provided by a Center grant funded by NIH/NCRR. The subproject and investigator (PI) may have received primary funding from another NIH source, and thus could be represented in other CRISP entries. The institution listed is for the Center, which is not necessarily the institution for the investigator. The development of diffusion tensor magnetic resonance imaging (DTI) has catalyzed research at the intersection of medical imaging and mathematical image processing. DTI is uniquely able to probe the directional microstructure of tissue, and empirical evidence supports multiple connections between clinically important tissue properties and parameters of the tensor model. We propose that effective DTI processing algorithms can be designed around the connections between tissue properties and tensor parameters, by wielding the tensor parameters to organize and quantify the mathematical elements of the algorithm.We describe a framework that uses tensor shape and orientation parameters to develop novel measures of tensor field gradients and covariance. Tensor shape and orientation each have three degrees of freedom, which are spanned by invariant gradients and rotation tangents, respectively.
这个子项目是许多研究子项目中利用 资源由NIH/NCRR资助的中心拨款提供。子项目和 调查员(PI)可能从NIH的另一个来源获得了主要资金, 并因此可以在其他清晰的条目中表示。列出的机构是 该中心不一定是调查人员的机构。 扩散张量磁共振成像(DTI)的发展促进了医学成像和数学图像处理交叉领域的研究。DTI独一无二地能够探测组织的方向性微结构,经验证据支持临床上重要的组织特性与张量模型参数之间的多重联系。我们提出,通过利用张量参数来组织和量化算法的数学元素,可以围绕组织特性和张量参数之间的关系来设计有效的DTI处理算法。我们描述了一个框架,该框架使用张量形状和取向参数来开发新的张量场梯度和协方差度量。张量形状和方向都有三个自由度,分别由不变的渐变和旋转切线跨越。

项目成果

期刊论文数量(0)
专著数量(0)
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会议论文数量(0)
专利数量(0)

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