El estudio de la conectividad neuronal ha crecido rápidamente en la última década. Revelar la conexión anatómica del cerebro mejora no sólo las medidas clínicas, sino también la comprensión de la cognición. Para lograr este objetivo, primero hay que rastrear las vías de las fibras neuronales. Con el objetivo de estimar con mayor precisión las vías de fibras en 3D a partir de los campos de la función de distribución de la orientación (ODF), presentamos un nuevo método de seguimiento basado en el ajuste de curvas B-splines racionales no uniformes (NURBS). En primer lugar, construimos campos ODF a partir de conjuntos de datos de imágenes de difusión de alta resolución angular (HARDI) utilizando el método de transformación de la orientación de la difusión (DOT). En segundo lugar, bajo las restricciones angulares y de longitud, se extrajeron las direcciones de difusión consecutivas a lo largo de cada vía de fibra a partir de un vóxel semilla. Por último, una vez determinadas las coordenadas de los puntos de control y sus pesos correspondientes, se empleó el ajuste de curvas NURBS para rastrear las vías de las fibras. El rendimiento de la propuesta se ha evaluado en el maniquí tractómetro y en conjuntos de datos de cerebro real. Según varias métricas de medida, las vías de fibras resultantes muestran una coherencia anatómica prometedora.
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