[发明专利]一种基于空间相似度的脑纤维分类方法有效
| 申请号： | 201410328943.7 | 申请日： | 2014-07-11 |
| 公开（公告）号： | CN104134205B | 公开（公告）日： | 2017-02-15 |
| 发明（设计）人： | 梁荣华;孙文杰;王正州;姜晓睿;池华炯;冯远静 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00 |
| 代理公司： | 杭州天正专利事务所有限公司33201 | 代理人： | 王兵,黄美娟 |
| 地址： | 310014 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 一种基于空间相似度的纤维分类方法及其系统，本发明的方法包括以下步骤数据处理和纤维跟踪模块包括数据导入，体素建模，概率性跟踪出纤维路径；颜色编码，空间映射和纤维聚类模块将纤维束按照空间方向进行颜色编码；交互模块并重绘纤维。实现该方法的系统，包括数据处理和纤维跟踪模块，颜色编码，空间映射和纤维聚类模块，交互模块并重绘纤维。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 空间 相似 纤维 分类 方法 | ||
【主权项】：
一种基于空间相似度的脑纤维分类方法,其特征在于：步骤1，数据导入，体素建模，概率性跟踪出纤维路径；步骤2，将纤维束按照空间方向进行颜色编码；然后，根据纤维的各个参数，将3D纤维一一映射到2D pixelbar像素条上；根据DBSCAN方法，设定相应的半径和密度阈值，对高密度纤维数据进行自动聚类，方向相近，路径相似的纤维聚为一捆纤维束，从而清晰的分类出路径相似的若干纤维束，DBSCAN方法是一种基于密度的聚类算法；步骤3，由于跟踪出的低概率纤维不可信，需要从众多纤维中剔除；在映射为2D pixelbar后，可以交互的选择自定义的纤维概率阈值之上的所有纤维，剔除低于阈值纤维，并重新绘制出高可信的纤维。
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