Reconstruction of the orientation distribution function in single‐ and multiple‐shell q‐ball imaging within constant solid angle
Pourquoi ce travail est-il dans la base ?
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.
Scores machine (provisoires)
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
- Écart entre enseignants
- 0,273 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
- Statut de validation
score_only:v0-immature-baseline· tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle
Résumé
q-Ball imaging is a high-angular-resolution diffusion imaging technique that has been proven very successful in resolving multiple intravoxel fiber orientations in MR images. The standard computation of the orientation distribution function (the probability of diffusion in a given direction) from q-ball data uses linear radial projection, neglecting the change in the volume element along each direction. This results in spherical distributions that are different from the true orientation distribution functions. For instance, they are neither normalized nor as sharp as expected and generally require postprocessing, such as artificial sharpening. In this paper, a new technique is proposed that, by considering the solid angle factor, uses the mathematically correct definition of the orientation distribution function and results in a dimensionless and normalized orientation distribution function expression. Our model is flexible enough so that orientation distribution functions can be estimated either from single q-shell datasets or by exploiting the greater information available from multiple q-shell acquisitions. We show that the latter can be achieved by using a more accurate multiexponential model for the diffusion signal. The improved performance of the proposed method is demonstrated on artificial examples and high-angular-resolution diffusion imaging data acquired on a 7-T magnet.
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La notice
- Revue
- Magnetic Resonance in Medicine
- Thématique
- Advanced Neuroimaging Techniques and Applications
- Domaine
- Medicine
- Établissements canadiens
- —
- Organismes subventionnaires
- Army Research OfficeNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringNational Center for Research ResourcesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeOffice of Naval ResearchU.S. Public Health ServiceDefense Advanced Research Projects AgencyMcGill UniversityW. M. Keck FoundationNational Institutes of HealthNational Science Foundation
- Mots-clés
- Orientation (vector space)Dimensionless quantitySharpeningGeometryDiffusion MRIDistribution functionMathematical analysisPhysicsMathematicsComputer scienceArtificial intelligenceMechanicsMagnetic resonance imaging
- Résumé présent dans OpenAlex
- oui