一种非负高阶张量拟牛顿搜索的纤维方向分布估计方法，包括以下步骤：读取脑部磁共振数据，获取施加梯度方向g的磁共振信号S(g)和未施加梯度方向的磁共振信号S0，以及梯度方向数据，选取所需的感兴趣区域，并计算该区域的扩散衰减信号S(g)/S0；将感兴趣区域内的每个体素的扩散衰减信号S(g)/S0逐个建模为具有扩散形态的椭球分布模型；通过计算张量系数向量c得到扩散函数D(v)，再计算每个采样点的扩散函数值，最后将扩散函数值拟合成扩散模型，搜索极值并计算纤维方向。本发明采用了用高阶笛卡尔张量拟合纤维方向分布函数平方根的方式，保证了所得纤维方向分布函数的非负性，且角度分辨率较高，实验效果好。
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类型：实用新型
应用领域：互联网和相关服务成熟度：正在研发
交易方式：完全转让 -
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类型：实用新型
应用领域：互联网和相关服务成熟度：正在研发
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类型：发明
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类型：发明
应用领域：计算机制造成熟度：正在研发
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类型：发明
应用领域：互联网和相关服务成熟度：正在研发
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类型：发明
应用领域：互联网和相关服务成熟度：通过中试
交易方式：其他