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Self-oriented Diffusion Basis Functions for white matter structure estimation

机译:用于白质结构估计的自定向扩散基函数

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摘要

We present an extension to the Diffusion Basis Function Model for fitting the in vivo brain axonal orientations from Diffusion Weighted Magnetic Resonance Images. The standard Diffusion Basis Functions method assumes that the observed Magnetic Resonance signal at each voxel is a linear combination of a static set of basis functions with equally distributed orientations into the 3D unitary sphere. Our proposal, overcomes the limited angular resolution of the original model by adapting the basis orientations using a sophisticated non-linear optimization procedure. The improvements over the standard Diffusion Basis Functions model estimation by our proposal are demonstrated on the synthetic data-sets used on the 2012 HARDI Reconstruction Challenge.
机译:我们提出了扩散基础功能模型的扩展,以适合来自扩散加权磁共振图像的体内脑轴突方向。标准的扩散基础函数方法假设在每个体素处观察到的磁共振信号是一组静态基函数的线性组合,这些基函数具有均匀分布的方向到3D单一球体中。我们的建议通过使用复杂的非线性优化程序来适应基本方向,从而克服了原始模型有限的角度分辨率。我们的建议对标准扩散基础函数模型估计的改进在2012 HARDI重建挑战赛中使用的综合数据集上得到了证明。

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