弥散张量成像作为一种新兴的成像模式，为研究脑解剖连接提供全新的工具，目前面临的主要挑战在于基于弥散张量图像的计算理论与方法研究。本项目针对上述挑战研究以下四个核心问题：1）利用弥散加权图像估计弥散张量场的计算方法研究；2）基于弥散张量图像的脑白质纤维跟踪算法研究；3）针对脑白质纤维交叉问题的方法学研究；4）弥散张量场的分割与配准算法研究。这些研究将为基于弥散张量图像的后处理技术及其临床应用提供新的方法和工具。本课题的研究成果不仅会极大的推动弥散张量成像领域的脑影像研究，加深对大脑组织特别是脑白质的结构与功能的理解，还将为一些重大神经精神疾病（如老年痴呆症、精神分裂症）的诊断和治疗开辟广阔的前景。同时，本项目的开展也能极大的丰富计算机科学、计算机视觉、图像处理的研究内容和应用范围。所以，这是一项涉及计算机科学与脑科学的跨学科研究项目，有其重大的实际应用价值和深刻的理论意义。