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简介：人们越来越有兴趣开发使用扩散 MRI 纤维束成像分析活体整个人脑结构连接的方法和模型。这些分析依赖于连接组重建的稳健性和生物学准确性；不幸的是，许多方法因素都会影响这种重建（以及任何衍生的测量值），甚至包括播种策略 [1] 。部分原因是在流线纤维束成像中，轨迹是彼此独立生成的，因此大脑中的特定通路可能相对于底层生物学被过度定义或定义不足。在这里，我们提出了一种全脑纤维追踪数据的后处理滤波器，以补偿这种方法偏差。方法：Raffelt 等人 [2] 的模拟结果表明，使用球面反卷积产生的纤维取向分布 (FOD) 中每个峰的幅度与与该峰对齐的体素内轴突的细胞内体积分数成正比。因此，如果全脑纤维追踪的结果是对底层神经元轴突结构的完美重建，则高角度分辨率空间中的轨迹密度应与 FOD 峰值的方向和相对幅度相对应。因此，我们可以构建一个简单的成本函数：
球面反卷积信息滤波纤维束图
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