[1]楚春雨. 基于非局部均值平滑的体素内纤维结构估计[J].中国医学物理学杂志,2019,36(10):1177-1181.[doi:DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2019.10.012]
 CHU Chunyu. Intravoxel fiber structure estimation based on non-local mean smoothing[J].Chinese Journal of Medical Physics,2019,36(10):1177-1181.[doi:DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2019.10.012]
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 基于非局部均值平滑的体素内纤维结构估计()
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《中国医学物理学杂志》[ISSN:1005-202X/CN:44-1351/R]

卷:
36卷
期数:
2019年第10期
页码:
1177-1181
栏目:
医学影像物理
出版日期:
2019-10-29

文章信息/Info

Title:
 Intravoxel fiber structure estimation based on non-local mean smoothing
文章编号:
1005-202X(2019)10-1177-05
作者:
 楚春雨
 渤海大学工学院, 辽宁 锦州 121013
Author(s):
 CHU Chunyu
 College of Engineering, Bohai University, Jinzhou 121013, China
关键词:
 磁共振扩散成像体素内纤维结构球面反卷积非局部均值
Keywords:
 Keywords: diffusion magnetic resonance imaging intravoxel fiber structure spherical deconvolution non-local mean
分类号:
R318;TP391
DOI:
DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2019.10.012
文献标志码:
A
摘要:
 为了克服球面反卷积法对扩散加权图像噪声敏感的问题,提出一种基于非局部均值平滑的体素内纤维结构估计方法,该方法建立了一种面向磁共振扩散加权图像的非局部均值方法,对磁共振扩散加权图像进行平滑后再采用球面反卷积法对体素内纤维结构进行估计,从而提高球面反卷积法的抗噪性能。数值仿真数据和仿真实体数据实验结果表明,与直接采用球面反卷积方法和对数据进行非局部均值平滑后使用球面反卷积相比,采用本研究提出的方法得到的体素内纤维结构的平均角度误差更小,且较少存在边缘模糊现象。
Abstract:
 Abstract: To overcome the noise sensitivity of spherical deconvolution (SD) method on diffusion-weighted magnetic resonance image, a non-local mean smoothing-based method for intravoxel fiber structure estimation is proposed. A non-local mean method is firstly established for smoothing diffusion-weighted magnetic resonance images, and then the intravoxel fiber structure is estimated by SD method based on the smoothed diffusion-weighted magnetic resonance images, thus improving the noise immunity of SD method. The results on synthetic and physical phantom data show that the intravoxel fiber structure obtained by the proposed method not only has smaller mean angular errors than that obtained by SD method or SD combined with conventional non-local mean smoothing, but also has fewer edge blurring.

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备注/Memo

备注/Memo:
 【收稿日期】2019-04-27
【基金项目】国家自然科学基金青年科学基金(61601057)
【作者简介】楚春雨,博士,讲师,研究方向:磁共振扩散成像、医学图像处理,E-mail: chuchunyu@bhu.edu.cn
更新日期/Last Update: 2019-10-30