Sparse bayesian inference of white matter fiber orientations from compressed multi resolution diffusion MRI Academic Article uri icon

Resumen

  • El algoritmo RubiX [1] combina características SNR altas de datos de baja resolución con especificidad espacial alta de datos de alta resolución, para extraer parámetros de tejido microestructurales de la RM de difusión. En este documento, nos centramos en estimar las orientaciones de la fibra cruzada e introducimos la dispersión del algoritmo RubiX, lo que lo hace adecuado para la reconstrucción a partir de datos comprimidos (no muestreados). Proponemos un algoritmo bayesiano escaso para la estimación de las orientaciones de las fibras y las fracciones de volumen de la MRI de difusión comprimida. Los datos a alta resolución se modelan utilizando un enfoque de deconvolución esférica paramétrica y se representan mediante un diccionario creado con los componentes de decaimiento exponencial en diferentes direcciones posibles.

Fecha de publicación

  • 2015