Fibertracking

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简介

一般信息

通过 Fibertracking,您可根据扩散加权的 MR 影像来追踪所限定感兴趣区中的纤维结构。此外,您还可以将纤维束转换为 3D 对象以用于后续计划。

将 DTI 数据集加载至当前的治疗计划以使用 Fibertracking



Fibertracking 的基本原理

Fibertracking 的基本原理是使用在多个方向上采集的扩散加权影像(DTI 数据)来测量大脑的扩散各向异性。Fibertracking 软件随后针对整个数据体量计算沿着潜在白质纤维的扩散方向。通过多点连接,可将纤维重建为线型。

DTI 数据

Fibertracking 使用在后台运行的服务 (DTI Preprocessing Performer) 自动检测和预处理有效的 DTI 数据。软件将数据转换为 DTI 检查,该检查包含预先配准的影像集 B0、ADC 和(彩色)FA 图,以及 Fibertracking 所需的扩散张量。DTI 检查可从 Patient Selection 中选择(请参阅 Content Manager/Patient Selection 软件用户指南)。

Fibertracking 显示

软件会针对整个数据体量计算水沿潜在的白质纤维扩散的方向。Fibertracking 软件根据颜色代码显示每个纤维的方向,其中特定的颜色代表特定的方向。换言之,这些颜色图(神经学惯例)提供水沿切层中潜在纤维的扩散方向的相关信息。

纤维颜色

多色纤维根据以下惯例着色:

纤维颜色

扩散方向

红色

左-右

绿色

前-后

蓝色

头-足

DTI 预处理

来自 DTI 数据集的扩散张量场的计算以及 ADC 和各向异性分数图的计算基于已经过同行评审和发布的方法和算法:

  1. Le Bihan D, Mangin JF, Poupon C, Clark CA, Pappata S, Molko N, Chabriat H. Diffusion tensor imaging: concepts and applications.J Magn Reson Imaging 2001;13(4):534-546.

  2. Masutani Y, Aoki S, Abe O, Hayashi N, Otomo K. MR diffusion tensor imaging: recent advance and new techniques for diffusion tensor visualization.Eur J Radiol 2003;46(1):53-66.

Fibertracking 算法

Fibertracking 基于 FACT(连续追踪纤维分配)算法,该算法最初由 Mori, et al. 在 2002 年发表 (Mori S, van Zijl PC.Fiber tracking: principles and strategies – A technical review.NMR Biomed 2002;15(7-8):468-480)。

注意
注意
文件编号:L60917-64ZH

Date of publication: 2018-05-09