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摘要
基于弥散磁共振成像DTI的纤维追踪技术是非侵入性活体脑神经研究的关键技术。恒定立体角重建模型CSA是基于DTI发展而来的一种纤维重建模型，能够根据采样球壳上的数据对弥散方向分布函数进行线性径向投影计算，从而进行纤维重建。目前，恒定立体角纤维重建模型存在鲁棒性较差，重建纤维过于杂乱以及弥散方向分布偏差的问题。针对上述问题，本文提出MCSA（Multipoint Constant Solid Angle）模型，首先引入可以使弥散方向分布函数更加准确的最小二乘法，接着通过自适应高斯函数引入多点拟合弥散信息提高模型鲁棒性和抗噪性。最后，本文分别使用Fibercup、ISMRM2015年模拟数据以及Stanford HARDI真实影像数据对传统CSA模型以及本文提出MCSA模型进行对比分析，结果表明，利用本文提出MCSA模型重建的纤维更加符合客观规律，并且在一定程度上减少了假阳性纤维的生成。
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