In diesem Beitrag adressieren wir die Rekonstruktion zerebrovaskul ärer Netzwerke mit einem Ansatz, der es erlaubt, Vorwissen über physiologisch plausible Strukturen zu berücksichtigen und gegen- über Bildinformation abzuwägen. Ausgehend von einem überkonnektierten Netzwerk wird in einer globalen Optimierung – unter Berücksichtigung von geometrischer Konstellation, globaler Konnektivität und Bildintensit äten – das plausibelste Netzwerk bestimmt. Ein statistisches Modell zur Bewertung geometrischer Beziehungen zwischen Segmenten und Bifurkationen wird anhand eines hochaufgelösten Netzwerks gelernt, welches aus einem μCT (Mikrocomputertomographie) eines zerebrovaskulären Korrosionspräparats einer Maus gewonnen wird. Die Methode wird experimentell auf in-vivo μMRA (Magnetresonanzmikroangiographie) Datensätze von Mausgehirnen angewandt und Eigenschaften der resultierenden Netzwerke im Vergleich zu Standardverfahren diskutiert.