一種混合的大腦白質神經纖維自動聚類及標記方法

2023-04-24 09:56:06 1

/>進行特徵提取，得到半腦的鉤束神經纖維的模式特徵，然後利用此模式特徵從第3步模糊聚類得到的神經纖維束中的鉤束，並將該類神經纖維設為同一種標記；其中N是訓練樣本集的個數、Hsi＝[h1，h2…h60]為鉤束中所有神經纖維曲線終端點的解剖學標誌在60個灰質區域的分布直方圖；所述的N＝5；步驟e將神經纖維的序列象素穿過左額葉區域標記和左顳葉區域標記中的所有神經纖維，記為集合A；去掉集合A中屬於m中的任一類神經纖維後的所有神經纖維記為集合B；然後重複步驟c～步驟d，得到另外半腦的上縱束神經纖維和鉤束神經纖維，並將該兩類神經纖維分別設為同一種標記；上述的19類神經纖維標記為不同數字、不同字母或不同顏色，以及兩者或三者的組合。全文摘要本發明涉及一種混合的大腦白質神經纖維自動聚類及標記方法，其特徵在於首先，利用高維彈性配準方法將一標準大腦圖譜匹配到單個的大腦空間，從而可以將單個的大腦分成104個具有結構信息的解剖區域；然後利用不同神經纖維束通過不同大腦解剖區域的特徵，提取並標記出15種神經纖維束；對其他4種因為其強烈與周圍神經纖維束纏繞而不能利用上述方法提取的神經纖維束，採用Kernel-PCA及Fuzzyc-mean相結合的基於相似性度量的方法，自動對其進行聚類分析，最後，採用一種基於特徵的識別方法，標記聚類分析的結果。通過以上方法，可以自動地對大腦的19種主要白質神經纖維束進行提取及標記。文檔編號G06T7/00GK101650827SQ20091002385公開日2010年2月17日申請日期2009年9月9日優先權日2009年9月9日發明者劉天明,海李,希蔣,雷郭申請人:西北工業大學