纤维束的显示将采集的弥散张量成像数据传至工作站（Leonardo，Simens），利用纤维束跟踪软件包来进行处理，经张量域线性内插建立一个连续张量域，然后自一个种子点开始在最大本征向量方向上向前后方向延伸一个步长，计算步长末端的最大本征向量，沿新方向再延伸一个步长，多次重复步骤直至符合终止条件。我们利用1个及2个感兴趣区（ROI）的方法来进行纤维束的重建，1个感兴趣区主要用于纤维束在各向异性图像上非常容易辨认，且不与其它纤维束相交叉。比如在旁正中矢状面上，扣带周围不与其它纤维束相沟通，而且易辨认，因此应用一个感兴趣区的方法就可以显示扣带的纤维。但通过经典解剖知识我们知道构成脑白质的纤维大多是走行紧密相连的。因此在各向异性图像上采用应用一个感兴趣区的方法不能显示只通过该区域的特定纤维，而是显示通过该感兴趣区的所有纤维。采用两个感兴趣区的方法，放到T2WI上模拟显示的扣带图像图2上枕额束，叠加到T2WI上的图像图3将纤维束成像结果叠加到FA图上显示下枕额束图4将纤维束成像结果叠加到T2WI上显示钩束图5将纤维束成像结果叠加到T2WI显示上纵束图6下纵束，将纤维束成像结果叠加到FA图上置在距离第1个ROI一定距离处，它包含想要显示的纤维束而不包含任何通过第2个ROI不想要的纤维束。
结果通过选择恰当的感兴趣区，各向异性阈值、角度阈值、步长和体素内采样数目等参数，利用弥散张量纤维跟踪技术清楚的模拟显示了两大脑半球的扣带、上枕额束、下枕额束、钩束、下纵束等联络纤维的走行及起止，与经典解剖学比较有高度一致性。
扣带起自胼胝体嘴下方的嗅旁区皮质，沿扣带回的内面走行，然后成弓形围绕整个胼胝体，向前延伸至海马旁回和钩。扣带连接额叶、顶叶、及颞叶。扣带环绕在胼胝体上方，像一个伸开的手掌，指尖在胼胝体嘴下方弯曲。
上枕额束位于胼胝体的下方，发出纤维连接枕叶及额叶，向后延伸至尾状核的背侧，部分上枕额束的纤维与上纵束平行，但是二者之间由放射冠及内囊分开。下枕额束发出纤维连接枕叶及额叶，但是与上枕额束比较，其位置更靠下。其位于脑岛下方，屏状核的下侧缘延伸，然后其发出纤维与下纵束，上纵束的下降部分，及膝矩的纤维相连接，组成矢状层的大部分。下枕额束的中间部分与钩束的纤维结合紧密。
钩束成钩状绕过外侧裂，连接额叶的眶回、额下回及颞叶的前部。钩束前部的纤维与上枕额束前部纤维平行，且正好位于其正下方。其中间部分纤维在进入颞叶前与下枕额束中间部分纤维毗邻。
上纵束纤维是联络纤维中最大的一支，在豆状核与岛叶的上方像一个巨大的弧形。发出纤维连接额、顶、颞、枕叶皮质。下纵束发出纤维连接颞叶与枕叶皮质，沿侧脑室下角与后角外侧壁走行。下纵束横贯颞叶发出纤维与下枕额束，上纵束的下方及视辐射相连组成矢状层的一部分横行至枕叶。
弥散张量成像纤维跟踪技术弥散张量成像为脑内不同组织水分子的弥散情况提供定量测量的方法。纤维束成像是基于每一体素中局部纤维束的方向与它对应纤维束的传导方向的假设进行的，即与最大弥散率相联系的特征矢量对应着纤维束的传导方向，将大脑中神经纤维束轨迹描述起来就是纤维束成像。纤维束成像的计算方法，迄今比较常用的为张量偏曲算法及流线型算法。
纤维跟踪技术成像影响因素在本研究中，弥散张量图像所用的分辨率为2.5mm×2.5mm×2.5mm，轴突直径通常为10μm，因此每一个体素里面包括大量轴突，因此张量的方向为每一体素内所包含的轴突的平均张量方向。当轴突一致平行的排列时，张量才能精确反映纤维束走行。但是，当轴突不是走行一致时，（如在体素内纤维有交叉），应用每一体素的平均张量就不能精确放映纤维束的走行，在这些体素内，纤维跟踪技术会有偏差。一些容许体素内有多个张量方向来确定体素内的多个纤维束的技术正在研究。在这些体素内能分辨出不同的纤维走行无疑将使纤维跟踪技术更加精确。
MR成像过程中噪声是影响图像质量的一个重要因素，噪声降低了每一体素内张量方向的精确性。纤维跟踪技术依赖对每一体素内张量方向连续估计而建立张量的轨迹进行的，噪声会导致跟踪结果偏离真实轨迹。本研究主要采用提高平均次数、使用重复取样和在后处理时使用高斯平滑等措施减少噪声。降低运动、电涡流和磁场不均匀引起的伪影，也是成功进行纤维跟踪的关键。本研究使用单次激发回波平面成像技术，一次激发即可获得所有，空间原始数据，其成像时间明显短于一般生理运动，从而减少了运动引起的伪影。应用一个ROI方法可能会出现许多偏离正常张量轨迹的情况。
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