一种面向深度脑部刺激的皮层下核团自动定位方法及系统

本发明提供一种面向深度脑部刺激的皮层下核团自动定位方法及系统，该方法包括：从弥散磁共振成像（dMRI）数据重建全脑纤维束；将纤维束聚类成束簇并以此为基础构建体素的结构连接特征；采用三维超体素分割（3D‑SLIC）算法对上述特征进行预分割并构建结构连接图谱；采用一种结合了低秩张量建模的共识图谱表示学习框架对所有被试的图谱进行联合优化，以增强结果的一致性；最后对优化后的结果进行聚类，生成个体化和群体平均的皮层下核团定位图谱。本发明以解剖意义更明确的纤维束簇为基本单元，结合能够保留局部解剖完整性的超体素分割，并通过共识学习有效平衡了个体特异性与群体一致性，显著提升了定位结果的鲁棒性与可靠性。