文献类型：期刊文章

作　　者：金儿[1] 冯远静[1,2] 曾庆润[1] 陈余凯[1] 黄胜威[3,4] 阮林辉[3,4]

Jin Er;Feng Yuanjing;Zeng Qingrun;Chen Yukai;Huang Shengwei;Ruan Linhui(Institute of Information Processing and Automation,School of Information Engineering,Zhejiang University of Technology,Hangzhou 310023,China;Zhejiang Provincial United Key Laboratory of Embedded Systems,Hangzhou 310023,China;Department of Neurosurgery,The First Affiliated Hospital of Wenzhou Medical University,Wenzhou 325000,Zhejiang,China;Zhejiang Provincial Key Laboratory of Aging and Neurological Disorder Research,Wenzhou 325000,Zhejiang,China)

机构地区：[1]浙江工业大学信息工程学院信息处理与自动化研究所,杭州310023 [2]浙江省嵌入式系统联合重点实验室,杭州310023 [3]温州医科大学附属第一医院神经外科,浙江温州325000 [4]浙江省神经老化与疾病研究重点实验室,浙江温州325000

出　　处：《中国生物医学工程学报》

基　　金：国家自然科学基金(61379020,61703369);温州市重大科技专项(ZS2017007)。

年　　份：2020

卷　　号：39

期　　号：4

起止页码：385-393

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CAS、CSCD、CSCD2019_2020、EMBASE、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：目前三叉神经的纤维跟踪成像过程中普遍存在人工依赖性问题,主要包括人工绘制感兴趣区域(ROI)及手动筛选目标纤维束,导致结果的不确定性和数据误差。针对此类问题,提出一种数据驱动的三叉神经纤维自动分割算法。利用多组大脑样本的纤维数据,建立数据驱动的纤维聚类图谱,实现新样本纤维数据的自动分割,直接得到三叉神经纤维束。在实验中,选择25组青年健康人的数据作为样本数据。首先,利用FSL软件分割工具提取脑干作为ROI,进行确定性纤维跟踪。其次,通过对20组纤维数据进行多样本配准和谱聚类,创建数据驱动的纤维聚类图谱。根据三叉神经细小的特点,在建立纤维图谱过程中,通过对脑干纤维束进行二次分类来标注三叉神经纤维束。最后,选择5组青年健康人的新样本数据,将其脑干纤维数据应用纤维图谱自动分割得到三叉神经纤维束,并计算同一样本数据的自动分割结果与手动分割结果之间的加权Dice系数。结果显示,所提出的方法成功分割5组数据的三叉神经纤维束,而传统人工方法成功识别4组三叉神经纤维束,两者结果之间的加权Dice系数分别为0.865,0.939,0.824,0.942。该方法可以有效避免人为因素的影响,提高神经外科医生与颅神经研究者的工作效率。

关 键 词：三叉神经 纤维示踪成像  数据驱动 纤维图谱  

分 类 号：R318[生物医学工程类]