Multicomponent Modeling of High-Dimensional Multiparametric MRI Data

高维多参数 MRI 数据的多分量建模

基本信息

  • 批准号:
    10861533
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 83.64万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
  • 财政年份:
    2023
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2023-08-01 至 2024-07-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

PROJECT SUMMARY Multicomponent Modeling of High-Dimensional Multiparametric MRI Data MRI generates images with millimeter-scale spatial resolution, while many important biological features occur at much smaller (microscopic) scales. Over the past several decades, MRI practitioners have used the information derived from biophysical parameters (like relaxation and diffusion) to indirectly probe microscopic tissue compartments using millimeter-scale data. While these approaches have been somewhat successful, an innovative new paradigm has emerged in recent years that leverages multiparametric MRI data (e.g., using relaxation and diffusion jointly in a higher-dimensional experiment) to probe tissue microstructure with an unprecedented level of detail. Although such multicomponent multiparametric methods can be quite powerful, substantial improvements in image acquisition and analysis methods and improvements in accessibility are needed for these approaches to be used routinely for practical applications by the broader community. The proposed project involves the development of novel analysis methods to identify and separate multiple microstructural tissue compartments from MRI data using advanced constrained estimation techniques, the development of a novel end-to-end image preprocessing pipeline (including steps like registration, distortion correction, denoising, etc.) that is especially designed for multiparametric acquisitions, the development of novel tools to evaluate estimation quality and optimize multiparametric acquisition protocols, and the application of this approach to ex vivo mouse brains and spinal cords to provide new insights into sex differences and the role of oxidative stress in a mouse model of multiple sclerosis. Further, the new methods we develop will be integrated into the open-source BrainSuite Diffusion Pipeline software package, which will, for the first time, provide the broader imaging community with easy access to these powerful approaches.
项目摘要 高维多参数MRI数据的多分量建模 MRI生成的图像具有毫米级的空间分辨率,而许多重要的生物学特征发生 在更小的(微观)尺度上。在过去的几十年里,MRI从业者已经使用了 从生物物理参数(如弛豫和扩散)获得的信息,以间接探测微观 使用毫米级的数据进行组织分区。虽然这些方法取得了一定的成功, 近年来出现了利用多参数MRI数据的创新的新范例(例如,使用 在更高维实验中联合的弛豫和扩散)来探测组织微结构, 前所未有的细节。虽然这样的多分量多参数方法可能非常强大, 图像获取和分析方法的实质性改进以及可访问性的改进, 需要这些方法被更广泛的社区日常用于实际应用。的 拟议的项目涉及开发新的分析方法,以确定和分离多种 使用先进的约束估计技术,从MRI数据的微结构组织区室, 开发一种新型的端到端图像预处理管道(包括配准、失真等步骤 校正、去噪等)这是专门为多参数采集设计的, 评估估计质量和优化多参数采集协议的新工具, 将这种方法应用于离体小鼠大脑和脊髓,以提供对性别的新见解 差异和氧化应激在多发性硬化症小鼠模型中的作用。此外,新方法 我们开发的将被集成到开源的BrainSuite扩散管道软件包中,该软件包将, 第一次为更广泛的成像社区提供了轻松访问这些强大方法的机会。

项目成果

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