摘要。脑肿瘤的特征是沿着白质区域进行锻炼，对精确治疗提出了重大挑战。安装证据表明，内部肿瘤可能会干扰大脑网络。因此，量化结构连通性具有识别肿瘤侵袭并更准确地分层的肿瘤。基于区域的统计数据（TBSS）被广泛用于测量白质完整性。但是，这种体素的方法不能直接列出大脑区域的连通性。拖拉术是一种纤维跟踪方法，已被广泛用于量化大脑连通性。然而，肿瘤质量的影响偏向于肿瘤上的大脑拖拉术的性能。仍然缺乏量化脑肿瘤患者结构连通性的强大方法。在这里，我们提出了一种可以为脑肿瘤患者提供强大估计的方法。特别是，我们首先在健康受试者中使用拖拉机构建一个无偏的道模板。基于模板中每个沟渠的位置，采用了TBSS的体素投影程序来量化患者的道路连接性。为了进一步改善标准TBSS，我们提出了一种在通过体素特征向量测量的路取向的指导下，提出了一种迭代投影的方法。与常规拖拉方法相比，我们的方法在反映功能相关性方面更为敏感。此外，我们的方法所揭示的网络解剖的不同程度对应于肿瘤组织学的临床先验知识。所提出的方法可以对脑肿瘤患者的结构连通性进行强有力的估计。