HIgh b-value and high Resolution Integrated Diffusion (HIBRID) imaging.
HIgh b-value and high Resolution Integrated Diffusion (HIBRID) imaging.
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DOI：
10.1016/j.neuroimage.2017.02.002
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发表时间：
2017-04-15
期刊：
影响因子：
5.7
通讯作者：
Wald LL
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Fan Q;Nummenmaa A;Polimeni JR;Witzel T;Huang SY;Wedeen VJ;Rosen BR;Wald LL
扩散 MRI 实验的参数选择主要由“k-q 权衡”决定，即用图像的信噪比 (SNR) 来换取高空间分辨率（由收集的最大 k 值确定）或高扩散灵敏度（受 b 值或 q 向量影响），但通常不会两者兼而有之。此外，由于要可视化的结构的大小或被探测的微观结构的长度尺度，不同的大脑区域（例如灰质和白质）可能需要在这些参数之间进行不同的权衡。在这种情况下，结合两次扫描的信息可能是有利的——一次扫描具有高q但低k（扩散中的高角分辨率，但图像域中的低空间分辨率）以提供有关白质纤维交叉的最大信息，以及一次低q但高k（低角分辨率但高空间分辨率）的扫描用于探测皮层。在这项研究中，我们提出了一种称为高 b 值和高分辨率集成扩散 (HIBRID) 成像的方法，用于获取和组合来自这两种互补类型扫描的信息，目的是在不损害白质纤维信息的情况下研究皮层中的扩散。从解剖扫描获得的白灰色边界和软脑膜表面被纳入作为先验信息来指导融合。我们研究融合数据集的互补优势，并评估 HIBRID 数据与单独数据集相比的质量。
The parameter selection for diffusion MRI experiments is dominated by the “k-q tradeoff” whereby the Signal to Noise Ratio (SNR) of the images is traded for either high spatial resolution (determined by the maximum k value collected) or high diffusion sensitivity (effected by b value or the q vector) but usually not both. Furthermore, different brain regions (such as gray matter and white matter) likely require different tradeoffs between these parameters due to the size of the structures to be visualized or the length-scale of the microstructure being probed. In this case, it might be advantageous to combine information from two scans – a scan with high q but low k (high angular resolution in diffusion but low spatial resolution in the image domain) to provide maximal information about white matter fiber crossing, and one low q but high k (low angular resolution but high spatial resolution) for probing the cortex. In this study, we propose a method, termed HIgh b-value and high Resolution Integrated Diffusion (HIBRID) imaging, for acquiring and combining the information from these two complementary types of scan with the goal of studying diffusion in the cortex without compromising white matter fiber information. The white-gray boundary and pial surface obtained from anatomical scans are incorporated as prior information to guide the fusion. We study the complementary advantages of the fused datasets, and assess the quality of the HIBRID data compared to either alone.
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