뇌내 혈관 분절에 대한 정량적 분석은 일반적으로 혈관의 중심선(centerline)을 식별하는 것을 필요로 하며, 경로 탐색(path-finding) 알고리즘을 사용하면 혈관 분절의 중심선을 자동으로 검출할 수 있다. 본 연구에서는 혈관 라벨링을 위한 경로 탐색 알고리즘의 성능을 비교하였다. 공개적으로 이용 가능한 데이터셋의 3차원(3D) 시간비행(time-of-flight) 자기공명혈관조영술(MRA) 영상을 본 연구에 고려하였다. 각 혈관 분절의 양 끝점(endpoint)에 대해 수동 주석을 수행한 후, 세 가지 경로 탐색 방법을 비교하였다: (방법 1) 깊이우선탐색(depth-first search) 알고리즘, (방법 2) 다익스트라(Dijkstra)의 알고리즘, (방법 3) A* 알고리즘. 각 방법의 정확한 경로를 찾는 비율을 정량화하여 윌리스 동맥( circle of Willis )의 각 분절에서 세 방법 간에 비교하였다. 840개의 혈관 분절 분석에서, 방법 2는 정확한 경로를 찾는 최고 정확도(97.1%)를 보였으며, 방법 1과 3은 각각 83.5%와 96.1%의 정확도를 보였다. 방법 1에서는 AComm 동맥이 매우 부정확하게 식별되었고, 정확도는 43.2%였다. 방법 2의 잘못된 경로는 R-ICA, L-ICA, 및 R-PCA-P1 분절에서 관찰되었다. 다익스트라와 A* 알고리즘은 경로 탐색에서 유사한 정확도를 보였고, 윌리스 동맥 분절에서의 경로 탐색 속도 또한 비교 가능하였다.

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