Undersampled Q-space reconstruction methods for diffusion spectrum imaging.
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2019
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Abstract
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.
Description
Tesis (Doctor of Science in Engineering)--Pontificia Universidad Católica de Chile, 2019