Undersampled Q-space reconstruction methods for diffusion spectrum imaging.

La imagen de resonancia magnética de difusión es una técnica que hace la señal sensible a la difusión del agua a nivel microestructural. Esto proporciona un medio indirecto para describir la microestructura que restringe la difusión del agua. Un objetivo importante de las imágenes de resonancia magnética de difusión es obtener el conjunto promedio de los desplazamientos de los espins de agua: el llamado propagador de difusión. El propagador de difusión contiene la información de la señal de difusión y proporciona biomarcadores que podrían utilizarse en aplicaciones clínicas. No obstante, el tiempo de adquisición es inviable en una adquisición clínica rutinaria. Por lo tanto, su aceleración por medio de métodos avanzados de adquisición y reconstrucción en base a modelamiento de señales es un procedimiento clave para hacer que la adquisición del propagador de difusión sea alcanzable en tiempos adecuados. La reconstrucción completa del propagador de difusión ya ha sido acelerada por medio de sensado comprimido y por modelos más sofisticados. Sin embargo, la principal hipótesis de esta tesis es que se pueden alcanzar aceleraciones aún mayores. Esta tesis estudia y propone diferentes métodos de reconstrucción para mejorar el compromiso entre la reconstrucción de la señal y el número requerido de muestras. Los índices sobre calidad de reconstrucción y basados en el propagador son usados para evaluar el rendimiento de la reconstrucción aplicados a simulaciones y datos in vivo. Además, inspeccionamos visualmente las reconstruciones de regiones anatómicas que son conocidas por su microestructura altamente compleja. Esta tesis contiene tres capítulos principales que describen tres trabajos sobre el problema de reconstrucción, tanto para la reconstrucción de la totalidad del propagador de difusión como de la totalidad del espacio-q. El primer capítulo es una propuesta con el propósito de combinar tanto el modelamiento de señales, como la teoría de sensado comprimido. En el método propuesto, el modelo multi-gaussiano proporciona una versión de “baja frecuencia” del propagador de difusión y luego, sensado comprimido reconstruye las diferencias , o los componentes de “alta frecuencia”, entre el modelo y los datos completos de difusión. El método propuesto mejora los resultados independientes del modelo multi-Gaussiano o de sensado comprimido a niveles bajos de ruido. El segundo capítulo es una comparación de diferentes métodos de reconstrucción del estado del arte. Estos métodos son probados en diferentes configuraciones de reconstrucción en términos de nivel de submuestreo y ruido y orientación de la microestructura. Si bien el método de reconstrucción más eficiente se basa en diccionarios adaptativos, el método de reconstrucción ”propagador medio aparente” depende menos de los datos y es más preciso para obtener índices basados en la difusión. Finalmente, el tercer capítulo es la aplicación de sensado comprimido al propagador medio aparente. Los resultados indican que la combinación de ambos provee un medio para obtener el propagador de difusión en adquisiciones clínicas acotadas en tiempo.La imagen de resonancia magnética de difusión es una técnica que hace la señal sensible a la difusión del agua a nivel microestructural. Esto proporciona un medio indirecto para describir la microestructura que restringe la difusión del agua. Un objetivo importante de las imágenes de resonancia magnética de difusión es obtener el conjunto promedio de los desplazamientos de los espins de agua: el llamado propagador de difusión. El propagador de difusión contiene la información de la señal de difusión y proporciona biomarcadores que podrían utilizarse en aplicaciones clínicas. No obstante, el tiempo de adquisición es inviable en una adquisición clínica rutinaria. Por lo tanto, su aceleración por medio de métodos avanzados de adquisición y reconstrucción en base a modelamiento de señales es un procedimiento clave para hacer que la adquisición del propagador de difusión sea alcanzable en tiempos adecuados. La reconstrucción completa del propagador de difusión ya ha sido acelerada por medio de sensado comprimido y por modelos más sofisticados. Sin embargo, la principal hipótesis de esta tesis es que se pueden alcanzar aceleraciones aún mayores. Esta tesis estudia y propone diferentes métodos de reconstrucción para mejorar el compromiso entre la reconstrucción de la señal y el número requerido de muestras. Los índices sobre calidad de reconstrucción y basados en el propagador son usados para evaluar el rendimiento de la reconstrucción aplicados a simulaciones y datos in vivo. Además, inspeccionamos visualmente las reconstruciones de regiones anatómicas que son conocidas por su microestructura altamente compleja. Esta tesis contiene tres capítulos principales que describen tres trabajos sobre el problema de reconstrucción, tanto para la reconstrucción de la totalidad del propagador de difusión como de la totalidad del espacio-q. El primer capítulo es una propuesta con el propósito de combinar tanto el modelamiento de señales, como la teoría de sensado comprimido. En el método propuesto, el modelo multi-gaussiano proporciona una versión de “baja frecuencia” del propagador de difusión y luego, sensado comprimido reconstruye las diferencias , o los componentes de “alta frecuencia”, entre el modelo y los datos completos de difusión. El método propuesto mejora los resultados independientes del modelo multi-Gaussiano o de sensado comprimido a niveles bajos de ruido. El segundo capítulo es una comparación de diferentes métodos de reconstrucción del estado del arte. Estos métodos son probados en diferentes configuraciones de reconstrucción en términos de nivel de submuestreo y ruido y orientación de la microestructura. Si bien el método de reconstrucción más eficiente se basa en diccionarios adaptativos, el método de reconstrucción ”propagador medio aparente” depende menos de los datos y es más preciso para obtener índices basados en la difusión. Finalmente, el tercer capítulo es la aplicación de sensado comprimido al propagador medio aparente. Los resultados indican que la combinación de ambos provee un medio para obtener el propagador de difusión en adquisiciones clínicas acotadas en tiempo.La imagen de resonancia magnética de difusión es una técnica que hace la señal sensible a la difusión del agua a nivel microestructural. Esto proporciona un medio indirecto para describir la microestructura que restringe la difusión del agua. Un objetivo importante de las imágenes de resonancia magnética de difusión es obtener el conjunto promedio de los desplazamientos de los espins de agua: el llamado propagador de difusión. El propagador de difusión contiene la información de la señal de difusión y proporciona biomarcadores que podrían utilizarse en aplicaciones clínicas. No obstante, el tiempo de adquisición es inviable en una adquisición clínica rutinaria. Por lo tanto, su aceleración por medio de métodos avanzados de adquisición y reconstrucción en base a modelamiento de señales es un procedimiento clave para hacer que la adquisición del propagador de difusión sea alcanzable en tiempos adecuados. La reconstrucción completa del propagador de difusión ya ha sido acelerada por medio de sensado comprimido y por modelos más sofisticados. Sin embargo, la principal hipótesis de esta tesis es que se pueden alcanzar aceleraciones aún mayores. Esta tesis estudia y propone diferentes métodos de reconstrucción para mejorar el compromiso entre la reconstrucción de la señal y el número requerido de muestras. Los índices sobre calidad de reconstrucción y basados en el propagador son usados para evaluar el rendimiento de la reconstrucción aplicados a simulaciones y datos in vivo. Además, inspeccionamos visualmente las reconstruciones de regiones anatómicas que son conocidas por su microestructura altamente compleja. Esta tesis contiene tres capítulos principales que describen tres trabajos sobre el problema de reconstrucción, tanto para la reconstrucción de la totalidad del propagador de difusión como de la totalidad del espacio-q. El primer capítulo es una propuesta con el propósito de combinar tanto el modelamiento de señales, como la teoría de sensado comprimido. En el método propuesto, el modelo multi-gaussiano proporciona una versión de “baja frecuencia” del propagador de difusión y luego, sensado comprimido reconstruye las diferencias , o los componentes de “alta frecuencia”, entre el modelo y los datos completos de difusión. El método propuesto mejora los resultados independientes del modelo multi-Gaussiano o de sensado comprimido a niveles bajos de ruido. El segundo capítulo es una comparación de diferentes métodos de reconstrucción del estado del arte. Estos métodos son probados en diferentes configuraciones de reconstrucción en términos de nivel de submuestreo y ruido y orientación de la microestructura. Si bien el método de reconstrucción más eficiente se basa en diccionarios adaptativos, el método de reconstrucción ”propagador medio aparente” depende menos de los datos y es más preciso para obtener índices basados en la difusión. Finalmente, el tercer capítulo es la aplicación de sensado comprimido al propagador medio aparente. Los resultados indican que la combinación de ambos provee un medio para obtener el propagador de difusión en adquisiciones clínicas acotadas en tiempo.La imagen de resonancia magnética de difusión es una técnica que hace la señal sensible a la difusión del agua a nivel microestructural. Esto proporciona un medio indirecto para describir la microestructura que restringe la difusión del agua. Un objetivo importante de las imágenes de resonancia magnética de difusión es obtener el conjunto promedio de los desplazamientos de los espins de agua: el llamado propagador de difusión. El propagador de difusión contiene la información de la señal de difusión y proporciona biomarcadores que podrían utilizarse en aplicaciones clínicas. No obstante, el tiempo de adquisición es inviable en una adquisición clínica rutinaria. Por lo tanto, su aceleración por medio de métodos avanzados de adquisición y reconstrucción en base a modelamiento de señales es un procedimiento clave para hacer que la adquisición del propagador de difusión sea alcanzable en tiempos adecuados. La reconstrucción completa del propagador de difusión ya ha sido acelerada por medio de sensado comprimido y por modelos más sofisticados. Sin embargo, la principal hipótesis de esta tesis es que se pueden alcanzar aceleraciones aún mayores. Esta tesis estudia y propone diferentes métodos de reconstrucción para mejorar el compromiso entre la reconstrucción de la señal y el número requerido de muestras. Los índices sobre calidad de reconstrucción y basados en el propagador son usados para evaluar el rendimiento de la reconstrucción aplicados a simulaciones y datos in vivo. Además, inspeccionamos visualmente las reconstruciones de regiones anatómicas que son conocidas por su microestructura altamente compleja. Esta tesis contiene tres capítulos principales que describen tres trabajos sobre el problema de reconstrucción, tanto para la reconstrucción de la totalidad del propagador de difusión como de la totalidad del espacio-q. El primer capítulo es una propuesta con el propósito de combinar tanto el modelamiento de señales, como la teoría de sensado comprimido. En el método propuesto, el modelo multi-gaussiano proporciona una versión de “baja frecuencia” del propagador de difusión y luego, sensado comprimido reconstruye las diferencias , o los componentes de “alta frecuencia”, entre el modelo y los datos completos de difusión. El método propuesto mejora los resultados independientes del modelo multi-Gaussiano o de sensado comprimido a niveles bajos de ruido. El segundo capítulo es una comparación de diferentes métodos de reconstrucción del estado del arte. Estos métodos son probados en diferentes configuraciones de reconstrucción en términos de nivel de submuestreo y ruido y orientación de la microestructura. Si bien el método de reconstrucción más eficiente se basa en diccionarios adaptativos, el método de reconstrucción ”propagador medio aparente” depende menos de los datos y es más preciso para obtener índices basados en la difusión. Finalmente, el tercer capítulo es la aplicación de sensado comprimido al propagador medio aparente. Los resultados indican que la combinación de ambos provee un medio para obtener el propagador de difusión en adquisiciones clínicas acotadas en tiempo.La imagen de resonancia magnética de difusión es una técnica que hace la señal sensible a la difusión del agua a nivel microestructural. Esto proporciona un medio indirecto para describir la microestructura que restringe la difusión del agua. Un objetivo importante de las imágenes de resonancia magnética de difusión es obtener el conjunto promedio de los desplazamientos de los espins de agua: el llamado propagador de difusión. El propagador de difusión contiene la información de la señal de difusión y proporciona biomarcadores que podrían utilizarse en aplicaciones clínicas. No obstante, el tiempo de adquisición es inviable en una adquisición clínica rutinaria. Por lo tanto, su aceleración por medio de métodos avanzados de adquisición y reconstrucción en base a modelamiento de señales es un procedimiento clave para hacer que la adquisición del propagador de difusión sea alcanzable en tiempos adecuados. La reconstrucción completa del propagador de difusión ya ha sido acelerada por medio de sensado comprimido y por modelos más sofisticados. Sin embargo, la principal hipótesis de esta tesis es que se pueden alcanzar aceleraciones aún mayores. Esta tesis estudia y propone diferentes métodos de reconstrucción para mejorar el compromiso entre la reconstrucción de la señal y el número requerido de muestras. Los índices sobre calidad de reconstrucción y basados en el propagador son usados para evaluar el rendimiento de la reconstrucción aplicados a simulaciones y datos in vivo. Además, inspeccionamos visualmente las reconstruciones de regiones anatómicas que son conocidas por su microestructura altamente compleja. Esta tesis contiene tres capítulos principales que describen tres trabajos sobre el problema de reconstrucción, tanto para la reconstrucción de la totalidad del propagador de difusión como de la totalidad del espacio-q. El primer capítulo es una propuesta con el propósito de combinar tanto el modelamiento de señales, como la teoría de sensado comprimido. En el método propuesto, el modelo multi-gaussiano proporciona una versión de “baja frecuencia” del propagador de difusión y luego, sensado comprimido reconstruye las diferencias , o los componentes de “alta frecuencia”, entre el modelo y los datos completos de difusión. El método propuesto mejora los resultados independientes del modelo multi-Gaussiano o de sensado comprimido a niveles bajos de ruido. El segundo capítulo es una comparación de diferentes métodos de reconstrucción del estado del arte. Estos métodos son probados en diferentes configuraciones de reconstrucción en términos de nivel de submuestreo y ruido y orientación de la microestructura. Si bien el método de reconstrucción más eficiente se basa en diccionarios adaptativos, el método de reconstrucción ”propagador medio aparente” depende menos de los datos y es más preciso para obtener índices basados en la difusión. Finalmente, el tercer capítulo es la aplicación de sensado comprimido al propagador medio aparente. Los resultados indican que la combinación de ambos provee un medio para obtener el propagador de difusión en adquisiciones clínicas acotadas en tiempo.La imagen de resonancia magnética de difusión es una técnica que hace la señal sensible a la difusión del agua a nivel microestructural. Esto proporciona un medio indirecto para describir la microestructura que restringe la difusión del agua. Un objetivo importante de las imágenes de resonancia magnética de difusión es obtener el conjunto promedio de los desplazamientos de los espins de agua: el llamado propagador de difusión. El propagador de difusión contiene la información de la señal de difusión y proporciona biomarcadores que podrían utilizarse en aplicaciones clínicas. No obstante, el tiempo de adquisición es inviable en una adquisición clínica rutinaria. Por lo tanto, su aceleración por medio de métodos avanzados de adquisición y reconstrucción en base a modelamiento de señales es un procedimiento clave para hacer que la adquisición del propagador de difusión sea alcanzable en tiempos adecuados. La reconstrucción completa del propagador de difusión ya ha sido acelerada por medio de sensado comprimido y por modelos más sofisticados. Sin embargo, la principal hipótesis de esta tesis es que se pueden alcanzar aceleraciones aún mayores. Esta tesis estudia y propone diferentes métodos de reconstrucción para mejorar el compromiso entre la reconstrucción de la señal y el número requerido de muestras. Los índices sobre calidad de reconstrucción y basados en el propagador son usados para evaluar el rendimiento de la reconstrucción aplicados a simulaciones y datos in vivo. Además, inspeccionamos visualmente las reconstruciones de regiones anatómicas que son conocidas por su microestructura altamente compleja. Esta tesis contiene tres capítulos principales que describen tres trabajos sobre el problema de reconstrucción, tanto para la reconstrucción de la totalidad del propagador de difusión como de la totalidad del espacio-q. El primer capítulo es una propuesta con el propósito de combinar tanto el modelamiento de señales, como la teoría de sensado comprimido. En el método propuesto, el modelo multi-gaussiano proporciona una versión de “baja frecuencia” del propagador de difusión y luego, sensado comprimido reconstruye las diferencias , o los componentes de “alta frecuencia”, entre el modelo y los datos completos de difusión. El método propuesto mejora los resultados independientes del modelo multi-Gaussiano o de sensado comprimido a niveles bajos de ruido. El segundo capítulo es una comparación de diferentes métodos de reconstrucción del estado del arte. Estos métodos son probados en diferentes configuraciones de reconstrucción en términos de nivel de submuestreo y ruido y orientación de la microestructura. Si bien el método de reconstrucción más eficiente se basa en diccionarios adaptativos, el método de reconstrucción ”propagador medio aparente” depende menos de los datos y es más preciso para obtener índices basados en la difusión. Finalmente, el tercer capítulo es la aplicación de sensado comprimido al propagador medio aparente. Los resultados indican que la combinación de ambos provee un medio para obtener el propagador de difusión en adquisiciones clínicas acotadas en tiempo.