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Erschienen in:
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2012 | OriginalPaper | Buchkapitel

Metric Selection and Diffusion Tensor Swelling

verfasst von : Ofer Pasternak, Nir Sochen, Peter J. Basser

Erschienen in: New Developments in the Visualization and Processing of Tensor Fields

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Abstract

The measurement of the distance between diffusion tensors is the foundation on which any subsequent analysis or processing of these quantities, such as registration, regularization, interpolation, or statistical inference is based. Euclidean metrics were first used in the context of diffusion tensors; then geometric metrics, having the practical advantage of reducing the “swelling effect,” were proposed instead. In this chapter we explore the physical roots of the swelling effect and relate it to acquisition noise. We find that Johnson noise causes shrinking of tensors, and suggest that in order to account for this shrinking, a metric should support swelling of tensors while averaging or interpolating. This interpretation of the swelling effect leads us to favor the Euclidean metric for diffusion tensor analysis. This is a surprising result considering the recent increase of interest in the geometric metrics.

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Metadaten
Titel
Metric Selection and Diffusion Tensor Swelling
verfasst von
Ofer Pasternak
Nir Sochen
Peter J. Basser
Copyright-Jahr
2012
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
New Developments in the Visualization and Processing of Tensor Fields

Print ISBN: 978-3-642-27342-1

Electronic ISBN: 978-3-642-27343-8

Copyright-Jahr: 2012

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-27343-8_17

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