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本文首先简要介绍了弥散张量成像(DTI)技术的原理，然后概述了传统STT跟踪算法的局限性及目前主要的改进算法，并在此基础上提出了本课题对传统算法的改进方向——采用边界停顿方式来改变跟踪步长，以减小像素点离散化带来的累积误差；同时运用邻域和历史像素的主方向信息来修正当前像素的主方向。随后对15套健康被试的数据进行处理，得到弥散张量矩阵D；为了描述弥散各向异性程度，并初步观察到纤维生长的方向，还在此基础上得到张量各向异性指标FA图，及带有纤维生长的方向信息的彩色编码FA图。然后用传统算法和改进算法分别得到纤维跟踪结果并进行对比，明显看到改进算法得到的纤维更长，对细节处理得更好。其中，为了验证改进算法的有效性，还采用两组模拟数据进行跟踪。最后，提出了算法改进中的不足及今后的研究方向。