Beyond Crossing Fibers: Tractography Exploiting Sub-voxel Fibre Dispersion and Neighbourhood Structure

In this paper we propose a novel algorithm which leverages models of white matter fibre dispersion to improve tractography. Tractography methods exploit directional information from diffusion weighted magnetic resonance (DW-MR) imaging to infer connectivity between different brain regions. Most tractography methods use a single direction (e.g. the principal eigenvector of the diffusion tensor) or a small set of discrete directions (e.g. from the peaks of an orientation distribution function) to guide streamline propagation. This strategy ignores the effects of within-bundle orientation dispersion, which arises from fanning or bending at the sub-voxel scale, and can lead to missing connections. Various recent DW-MR imaging techniques estimate the fibre dispersion in each bundle directly and model it as a continuous distribution. Here we introduce an algorithm to exploit this information to improve tractography. The algorithm further uses a particle filter to probe local neighbourhood structure during streamline propagation. Using information gathered from neighbourhood structure enables the algorithm to resolve ambiguities between converging and diverging fanning structures, which cannot be distinguished from isolated orientation distribution functions. We demonstrate the advantages of the new approach in synthetic experiments and in vivo data. Synthetic experiments demonstrate the effectiveness of the particle filter in gathering and exploiting neighbourhood information in recovering various canonical fibre configurations and experiments with in vivo brain data demonstrate the advantages of utilising dispersion in tractography, providing benefits in practical situations. © 2013 Springer-Verlag

Unsupervised deep learning of human brain diffusion magnetic resonance imaging tractography data

L'imagerie par résonance magnétique de diffusion est une technique non invasive permettant de connaître la microstructure organisationnelle des tissus biologiques. Les méthodes computationnelles qui exploitent la préférence orientationnelle de la diffusion dans des structures restreintes pour révéler les voies axonales de la matière blanche du cerveau sont appelées tractographie. Ces dernières années, diverses méthodes de tractographie ont été utilisées avec succès pour découvrir l'architecture de la matière blanche du cerveau. Pourtant, ces techniques de reconstruction souffrent d'un certain nombre de défauts dérivés d'ambiguïtés fondamentales liées à l'information orientationnelle. Cela a des conséquences dramatiques, puisque les cartes de connectivité de la matière blanche basées sur la tractographie sont dominées par des faux positifs. Ainsi, la grande proportion de voies invalides récupérées demeure un des principaux défis à résoudre par la tractographie pour obtenir une description anatomique fiable de la matière blanche. Des approches méthodologiques innovantes sont nécessaires pour aider à résoudre ces questions. Les progrès récents en termes de puissance de calcul et de disponibilité des données ont rendu possible l'application réussie des approches modernes d'apprentissage automatique à une variété de problèmes, y compris les tâches de vision par ordinateur et d'analyse d'images. Ces méthodes modélisent et trouvent les motifs sous-jacents dans les données, et permettent de faire des prédictions sur de nouvelles données. De même, elles peuvent permettre d'obtenir des représentations compactes des caractéristiques intrinsèques des données d'intérêt. Les approches modernes basées sur les données, regroupées sous la famille des méthodes d'apprentissage profond, sont adoptées pour résoudre des tâches d'analyse de données d'imagerie médicale, y compris la tractographie. Dans ce contexte, les méthodes deviennent moins dépendantes des contraintes imposées par les approches classiques utilisées en tractographie. Par conséquent, les méthodes inspirées de l'apprentissage profond conviennent au changement de paradigme requis, et peuvent ouvrir de nouvelles possibilités de modélisation, en améliorant ainsi l'état de l'art en tractographie. Dans cette thèse, un nouveau paradigme basé sur les techniques d'apprentissage de représentation est proposé pour générer et analyser des données de tractographie. En exploitant les architectures d'autoencodeurs, ce travail tente d'explorer leur capacité à trouver un code optimal pour représenter les caractéristiques des fibres de la matière blanche. Les contributions proposées exploitent ces représentations pour une variété de tâches liées à la tractographie, y compris (i) le filtrage et (ii) le regroupement efficace sur les résultats générés par d'autres méthodes, ainsi que (iii) la reconstruction proprement dite des fibres de la matière blanche en utilisant une méthode générative. Ainsi, les méthodes issues de cette thèse ont été nommées (i) FINTA (Filtering in Tractography using Autoencoders), (ii) CINTA (Clustering in Tractography using Autoencoders), et (iii) GESTA (Generative Sampling in Bundle Tractography using Autoencoders), respectivement. Les performances des méthodes proposées sont évaluées par rapport aux méthodes de l'état de l'art sur des données de diffusion synthétiques et des données de cerveaux humains chez l'adulte sain in vivo. Les résultats montrent que (i) la méthode de filtrage proposée offre une sensibilité et spécificité supérieures par rapport à d'autres méthodes de l'état de l'art; (ii) le regroupement des tractes dans des faisceaux est fait de manière consistante; et (iii) l'approche générative échantillonnant des tractes comble mieux l'espace de la matière blanche dans des régions difficiles à reconstruire. Enfin, cette thèse révèle les possibilités des autoencodeurs pour l'analyse des données des fibres de la matière blanche, et ouvre la voie à fournir des données de tractographie plus fiables.Abstract : Diffusion magnetic resonance imaging is a non-invasive technique providing insights into the organizational microstructure of biological tissues. The computational methods that exploit the orientational preference of the diffusion in restricted structures to reveal the brain's white matter axonal pathways are called tractography. In recent years, a variety of tractography methods have been successfully used to uncover the brain's white matter architecture. Yet, these reconstruction techniques suffer from a number of shortcomings derived from fundamental ambiguities inherent to the orientation information. This has dramatic consequences, since current tractography-based white matter connectivity maps are dominated by false positive connections. Thus, the large proportion of invalid pathways recovered remains one of the main challenges to be solved by tractography to obtain a reliable anatomical description of the white matter. Methodological innovative approaches are required to help solving these questions. Recent advances in computational power and data availability have made it possible to successfully apply modern machine learning approaches to a variety of problems, including computer vision and image analysis tasks. These methods model and learn the underlying patterns in the data, and allow making accurate predictions on new data. Similarly, they may enable to obtain compact representations of the intrinsic features of the data of interest. Modern data-driven approaches, grouped under the family of deep learning methods, are being adopted to solve medical imaging data analysis tasks, including tractography. In this context, the proposed methods are less dependent on the constraints imposed by current tractography approaches. Hence, deep learning-inspired methods are suit for the required paradigm shift, may open new modeling possibilities, and thus improve the state of the art in tractography. In this thesis, a new paradigm based on representation learning techniques is proposed to generate and to analyze tractography data. By harnessing autoencoder architectures, this work explores their ability to find an optimal code to represent the features of the white matter fiber pathways. The contributions exploit such representations for a variety of tractography-related tasks, including efficient (i) filtering and (ii) clustering on results generated by other methods, and (iii) the white matter pathway reconstruction itself using a generative method. The methods issued from this thesis have been named (i) FINTA (Filtering in Tractography using Autoencoders), (ii) CINTA (Clustering in Tractography using Autoencoders), and (iii) GESTA (Generative Sampling in Bundle Tractography using Autoencoders), respectively. The proposed methods' performance is assessed against current state-of-the-art methods on synthetic data and healthy adult human brain in vivo data. Results show that the (i) introduced filtering method has superior sensitivity and specificity over other state-of-the-art methods; (ii) the clustering method groups streamlines into anatomically coherent bundles with a high degree of consistency; and (iii) the generative streamline sampling technique successfully improves the white matter coverage in hard-to-track bundles. In summary, this thesis unlocks the potential of deep autoencoder-based models for white matter data analysis, and paves the way towards delivering more reliable tractography data

Improving Fiber Alignment in HARDI by Combining Contextual PDE Flow with Constrained Spherical Deconvolution

We propose two strategies to improve the quality of tractography results computed from diffusion weighted magnetic resonance imaging (DW-MRI) data. Both methods are based on the same PDE framework, defined in the coupled space of positions and orientations, associated with a stochastic process describing the enhancement of elongated structures while preserving crossing structures. In the first method we use the enhancement PDE for contextual regularization of a fiber orientation distribution (FOD) that is obtained on individual voxels from high angular resolution diffusion imaging (HARDI) data via constrained spherical deconvolution (CSD). Thereby we improve the FOD as input for subsequent tractography. Secondly, we introduce the fiber to bundle coherence (FBC), a measure for quantification of fiber alignment. The FBC is computed from a tractography result using the same PDE framework and provides a criterion for removing the spurious fibers. We validate the proposed combination of CSD and enhancement on phantom data and on human data, acquired with different scanning protocols. On the phantom data we find that PDE enhancements improve both local metrics and global metrics of tractography results, compared to CSD without enhancements. On the human data we show that the enhancements allow for a better reconstruction of crossing fiber bundles and they reduce the variability of the tractography output with respect to the acquisition parameters. Finally, we show that both the enhancement of the FODs and the use of the FBC measure on the tractography improve the stability with respect to different stochastic realizations of probabilistic tractography. This is shown in a clinical application: the reconstruction of the optic radiation for epilepsy surgery planning

Probing white-matter microstructure with higher-order diffusion tensors and susceptibility tensor MRI.

Diffusion MRI has become an invaluable tool for studying white matter microstructure and brain connectivity. The emergence of quantitative susceptibility mapping and susceptibility tensor imaging (STI) has provided another unique tool for assessing the structure of white matter. In the highly ordered white matter structure, diffusion MRI measures hindered water mobility induced by various tissue and cell membranes, while susceptibility sensitizes to the molecular composition and axonal arrangement. Integrating these two methods may produce new insights into the complex physiology of white matter. In this study, we investigated the relationship between diffusion and magnetic susceptibility in the white matter. Experiments were conducted on phantoms and human brains in vivo. Diffusion properties were quantified with the diffusion tensor model and also with the higher order tensor model based on the cumulant expansion. Frequency shift and susceptibility tensor were measured with quantitative susceptibility mapping and susceptibility tensor imaging. These diffusion and susceptibility quantities were compared and correlated in regions of single fiber bundles and regions of multiple fiber orientations. Relationships were established with similarities and differences identified. It is believed that diffusion MRI and susceptibility MRI provide complementary information of the microstructure of white matter. Together, they allow a more complete assessment of healthy and diseased brains

The challenge of mapping the human connectome based on diffusion tractography

Tractography based on non-invasive diffusion imaging is central to the study of human brain connectivity. To date, the approach has not been systematically validated in ground truth studies. Based on a simulated human brain data set with ground truth tracts, we organized an open international tractography challenge, which resulted in 96 distinct submissions from 20 research groups. Here, we report the encouraging finding that most state-of-the-art algorithms produce tractograms containing 90% of the ground truth bundles (to at least some extent). However, the same tractograms contain many more invalid than valid bundles, and half of these invalid bundles occur systematically across research groups. Taken together, our results demonstrate and confirm fundamental ambiguities inherent in tract reconstruction based on orientation information alone, which need to be considered when interpreting tractography and connectivity results. Our approach provides a novel framework for estimating reliability of tractography and encourages innovation to address its current limitations

Insights into infusion-based targeted drug delivery in brain: perspectives, challenges and opportunities

Targeted drug delivery in the brain is instrumental in the treatment of lethal brain diseases, such as glioblastoma multiforme, the most aggressive primary central nervous system tumour in adults. Infusion-based drug delivery techniques, which directly administer to the tissue for local treatment, as in convection-enhanced delivery (CED), provide an important opportunity; however, poor understanding of the pressure-driven drug transport mechanisms in the brain has hindered its ultimate success in clinical applications. In this review, we focus on the biomechanical and biochemical aspects of infusion-based targeted drug delivery in the brain and look into the underlying molecular level mechanisms. We discuss recent advances and challenges in the complementary field of medical robotics and its use in targeted drug delivery in the brain. A critical overview of current research in these areas and their clinical implications is provided. This review delivers new ideas and perspectives for further studies of targeted drug delivery in the brain

Fiber consistency measures on brain tracts from digital streamline, stochastic and global tractography

La tractografía es el proceso que se emplea para estimar la estructura de las fibras nerviosas del interior del cerebro in vivo a partir de datos de Resonancia Magnética (MR). Existen varios métodos de tractografía, que generalmente se dividen en locales y globales. Los primeros intentan reconstruir cada fibra por separado, mientras que los segundos intentan reconstruir todas las estructuras neuronales a la vez, buscando una configuración que mejor se ajusta a los datos proporcionados. Dichos métodos globales han demostrado ser más precisos y fiables que los métodos de tractografía local, para datos sintéticos. Sin embargo hasta la fecha no hay estudios que definan la relación entre los parámetros de adquisición de la MR y los resultados de tractografía estocástica o global con datos reales. Esta tésis de Master pretende mostrar la influencia de ciertos parámetros de adquisición como el factor de difusión de las secuencias de adquisición, el espaciado entre voxels o el número de gradientes en la variabilidad de las tractografías obtenidas.Teoría de la Señal, Comunicaciones e Ingeniería TelemáticaMáster en Investigación en Tecnologías de la Información y las Comunicacione

HARDI Methods: tractography reconstructions and automatic parcellation of brain connectivity

Tese de mestrado integrado em Engenharia Biomédica e Biofísica (Radiações em Diagnóstico e Terapia), apresentada à Universidade de Lisboa, através da Faculdade de Ciências, 2012A neuroanatomia humana tem sido objecto de estudo científico desde que surgiu o interesse na organização do corpo humano e nas suas funções, quer como um todo quer através das partes que o constituem. Para atingir este fim, as autópsias foram a primeira forma de revelar algum conhecimento, o qual tem vindo a ser catalogado e sistematizado à medida que a medicina evolui. Passando por novas técnicas de conservação e tratamento de tecido humano, de que são exemplo as dissecções de Klinger, nas quais se fazem secções de material conservado criogenicamente, bem como por estudos histológicos através da utilização de corantes, conseguiu-se uma forma complementar de realizar estes estudos. Permanecia, no entanto, a impossibilidade de analisar in vivo a estrutura e função dos diferentes sistemas que constitutem o Homem. Com o surgimento das técnicas imagiológicas o diagnóstico e monitorização do corpo humano, bem como das patologias a ele associadas, melhoraram consideravelmente. Mais recentemente, com o aparecimento da ressonância magnética (MRI: do Inglês "Magnetic Resonance Imaging"), tornou-se possível estudar as propriedades magnéticas do tecido, reflectindo as suas características intrínsecas com base na aplicação de impulsos de radiofrequência. Através de ressonância magnética é possível estudar essas propriedades em vários núcleos atómicos, sendo mais comum o estudo do hidrogénio, pois somos maioritariamente consistituídos por água e gordura. Uma vez que só é possível medir variações do campo magnético, aplicam-se impulsos de radiofrequência para perturbar o equilíbrio dos spins e medir os seus mecanismos de relaxação, os quais, indirectamente, reflectem a estrutura do tecido. Contudo, o sinal medido é desprovido de qualquer informação espacial. De facto, para podermos proceder a essa quantificação, é necessária a utilização de gradientes de campo magnético, que permitem modificar localmente a frequência de precessão dos protões, através da alteração local do campo magnético, permitindo assim, adquirir o sinal de forma sequencial. A informação obtida constitui uma função variável no espaço e através da transformação de Fourier pode ser quantificada em frequências espaciais, sendo estes dados armazenados no espaço k. O preencimento deste espaço, caracterizado por frequências espaciais, bem como os gradientes de campo magnético que são aplicados, permitem determinar a resolução da imagem que podemos obter, aplicando uma transformação de Fourier inversa. O estudo da ressonância magnética não se restringe à análise da estrutura mas também ao estudo da função e difusão das moléculas de água. A difusão é um processo aleatório, que se traduz pelo movimento térmico das moléculas de água, e o seu estudo permite inferir sobre o estado do tecido e microestrutura associada, de uma forma não invasiva e in vivo. A técnica de imagiologia de ressonância magnética ponderada por difusão (DWI: do Inglês "Diffusion Weighted Imaging") permite o estudo da direccionalidade das moléculas de água e extracção de índices que reflectem directamente a integridade dos tecidos biológicos. De modo a sensibilizar as moléculas de água à difusão, é necessário aplicar sequências de ressonância magnética modificadas, nas quais se aplicam gradientes de campo magnético de difusão para quantificar o deslocamento das moléculas e a sua relação com o coeficiente de difusão das mesmas. Num ambiente livre e sem barreiras a difusão das moléculas de água é isotrópica, uma vez que se apresenta igual em todas as direcções. Todavia, tal não se verifica no corpo humano. A presença destas barreiras leva a que, na verdade, apenas possa ser medido um coeficiente de difusão aparente. Este, por sua vez, traduz a interacção entre as moléculas de água com a microestrutura e, como tal, uma anisotropia na sua difusão. Como caso particular de difusão anisotrópica a nível cerebral, tem-se a difusão das moléculas de água na matéria branca, uma vez que esta apresenta uma direccionalidade preferencial de acordo com a orientação dos axónios, visto estarem presentes menos restrições à sua propagação, ao contrário do que acontece com a direcção perpendicular (devido à membrana celular e às bainhas de mielina). Por oposição, a matéria cinzenta, constituída pelo aglomerado dos corpos celulares dos neurónios, e o líquido cefalorraquidiano apresentam uma difusão sem direcção preferencial (i.e. aproximadamente isotrópica). A informação obtida através da difusão das moléculas de água encontra-se limitada pelo número de direcções segundo o qual aplicamos os gradientes de difusão. Deste modo, surgiu a imagiologia por tensor de difusão (DTI: do Inglês "Diffusion Tensor Imaging"). Esta técnica permite extrair informação acerca da tridimensionalidade da distribuição da difusão de moléculas de água através da aplicação de seis gradientes de difusão não colineares entre si. A distribuição destas moléculas pode, então, ser vista como um elipsóide, no qual o principal vector próprio do tensor representa a contribuição da difusão das moléculas segundo a direcção do axónio (ou paralela), sendo os dois restantes componentes responsáveis pela contribuição transversal. Além da difusividade média (MD: do Inglês "Mean Diffusivity") e das contribuições da difusão paralela (MD//) e perpendicular (MD ) às fibras, é também possível extrair outros índices, como a anisotropia fraccional (FA: do Inglês "Fractional Anisotropy"), que fornece informação acerca da percentagem de difusão anisotrópica num determinado voxel. Para a matéria branca, tal como já foi referido, existe difusão preferencial e, portanto, a anisotropia fraccional será elevada. Por outro lado, para a matéria cinzenta e para o líquido cefalorraquidiano, verificar-se-á uma FA reduzida, devido à ausência de anisotropia. Todavia, regiões com reduzida anisotropia fraccional podem camuflar regiões de conformação de cruzamento de fibras, ou fibras muito anguladas, que a imagiologia por tensor de difusão não consegue resolver. A razão para esta limitação reside no número reduzido de diferentes direcções de difusão que são exploradas, assim como o pressuposto de que a distribuição das moléculas de água é Gaussiana em todo o cérebro, o que não é necessariamente verdade. A fim de se ultrapassar estas limitações, novas técnicas surgiram, nomeadamente as de elevada resolução angular (HARDI: do Inglês "High Angular Resolution Diffusion Imaging"). Estas fazem uso de uma aquisição em função de múltiplas direcções de gradiente e de uma diferente modelação dos dados obtidos, dividindo-se em dois tipos. As técnicas livres de modelos permitem extrair uma função de distribuição da orientação das fibras num determinado voxel directamente do sinal e/ou transformações da função densidade de probabilidade do deslocamento das moléculas de água. Contrariamente, as técnicas baseadas em modelos admitem existir determinados constrangimentos anatómicos e que o sinal proveniente de um determinado voxel é originado por um conjunto de sinais individuais de fibras, caracterizados por uma distribuição preferencial das direcções das fibras. Todos estes métodos têm como objectivo principal recuperar a direcção preferencial da difusão das moléculas de água e reconstruir um trajecto tridimensional que represente a organização das fibras neuronais, pelo que se designam métodos de tractografia. Esta representa a única ferramenta não invasiva de visualização in vivo da matéria branca cerebral e o seu estudo tem revelado uma grande expansão associada ao estabelecimento de marcador biológico para diversas patologias. Adicionalmente, esta técnica tem vindo a tornar-se uma modalidade clínica de rotina e de diversos protocolos de investigação, sendo inclusivamente utilizada para complementar o planeamento em cirurgia, devido à natureza dos dados que gera. Particularmente no caso de dissecções manuais, nas quais os dados de tractografia são manuseados por pessoal especializado, com vista a realizar a parcelização de diferentes tractos de interesse, o processo é moroso e dependente do utilizador, revelando-se necessária a automatização do mesmo. Na realidade, já existem técnicas automáticas que fazem uso de algoritmos de agregação1, nos quais fibras são analisadas e agrupadas segundo características semelhantes, assim como técnicas baseadas em regiões de interesse, em que se extraem apenas os tractos seleccionados entre as regiões escolhidas. O objectivo principal desta dissertação prende-se com a análise automática de dados de tractografia, bem como a parcelização personalizada de tractos de interesse, também esta automática. Em primeiro lugar, foi desenvolvido um algoritmo capaz de lidar automaticamente com funções básicas de carregamento dos ficheiros de tractografia, o seu armazenamento em variáveis fáceis de manusear e a sua filtragem básica de acordo com regiões de interesse de teste. Neste processo de filtragem é feita a avaliação das fibras que atravessam a região de interesse considerada. Assim, após a localização das fibras entre as regiões de interesse os tractos resultantes podem ser guardados de duas formas, as quais têm, necessariamente, que ser especificadas antes de utilizar o software: um ficheiro que contém todas as fibras resultantes da parcelização e outro que contém o mapa de densidade associado, isto é, o número de fibras que se encontra em cada voxel. Após esta fase inicial, a flexibilidade e complexidade do software foi aumentando, uma vez que foram implementados novos filtros e a possibilidade de utilizar regiões de interesse de diferentes espaços anatómicos padrão. Fazendo uma análise a esta última melhoria, pode referir-se que, através de um procedimento de registo não linear da imagem anatómica do espaço padrão ao espaço individual de cada sujeito, foi possível, de forma automática, guardar o campo de deformações que caracteriza a transformação e, assim, gerar regiões de interesse personalizadas ao espaço do sujeito. Estas regiões de interesse serviram depois para a parcelização básica e para seleccionar tractos, mas também para filtragens adicionais, como a exclusão de fibras artefactuosas2 e um filtro especial, no qual apenas os pontos que ligam directamente as diferentes regiões são mantidos. Além do que já foi referido, recorreu-se também à aplicação de planos de interesse que actuam como constrangimentos neuroanatómicos, o que não permite, por exemplo, no caso da radiação óptica, que as fibras se propaguem para o lobo frontal. Esta ferramenta foi utilizada com sucesso para a parcelização automática do Fascículo Arcuado, Corpo Caloso e Radiação Óptica, tendo sido feita a comparação com a dissecção manual, em todos os casos. O estudo do Fasciculo Arcuado demonstrou ser o teste ideal para a ferramenta desenvolvida na medida que permitiu identificar o segmento longo, assim como descrito na literatura. O método automático de duas regiões de interesse deu a origem aos mesmos resultados obtidos manualmente e permitiu confirmar a necessidade de estudos mais aprofundados. Aumentando a complexidade do estudo, realizou-se a parcelização do Corpo Caloso de acordo com conectividade estrutural, isto é, com diferentes regiões envolvidas em funções distintas. Procedeu-se deste modo, e não com base em informação acerca de divisões geométricas, uma vez que estas já demonstraram incongruências quando correlacionadas com subdivisões funcionais. O uso adicional de regiões de interesse para a exclusão de fibras demonstrou-se benéfico na obtenção dos mapas finais. Finalmente, incluiu-se a utilização de um novo filtro para realizar a parcelização da Radiação Óptica, comparando os resultados para DTI e SD(do Inglês "Spherical Deconvolution"). Foi possível determinar limitações na primeira técnica que foram, no entanto, ultrapassadas pela utilização de SD. O atlas final gerado apresenta-se como uma mais-valia para o planeamento cirúrgico num ambiente clínico. O desenvolvimento desta ferramenta resultou em duas apresentações orais em conferências internacionais e encontra-se, de momento, a ser melhorada, a fim de se submeter um artigo de investigação original. Embora se tenha chegado a um resultado final positivo, tendo em conta a meta previamente estabelecida, está aberto o caminho para o seu aperfeiçoamento. Como exemplo disso, poder-se-á recorrer ao uso combinado das duas abordagens de parcelização automática e à utilização de índices específicos dos tractos, o que poderá trazer uma nova força à delineação dos tractos de interesse. Adicionalmente, é também possível melhorar os algoritmos de registo de imagem, tendo em conta a elevada variabilidade anatómica que alguns sujeitos apresentam. Como nota final, gostaria apenas de salientar que a imagiologia por difusão e, em particular, a tractografia, têm ainda muito espaço para progredir. A veracidade desta afirmação traduz-se pela existência de uma grande variedade de modelos e algoritmos implementados, sem que, no entanto, exista consenso na comunidade científica acerca da melhor abordagem a seguir.Diffusion weighted imaging (DWI) has provided us a non-invasive technique to determine physiological information and infer about tissue microstructure. The human body is filled with barriers affecting the mobility of molecules and preventing it from being constant in different directions (anisotropic diffusion). In the brain, the sources for this anisotropy arise from dense packing axons and from the myelin sheath that surrounds them. Only with Diffusion Tensor Imaging (DTI) it was possible to fully characterize anisotropy by offering estimations for average diffusivities in each voxel. However, these methods were limited, not being able to reflect the index of anisotropic diffusion in regions with complex fibre conformations. It was possible to reduce those problems through the acquisition of many gradient directions with High Angular Resolution Diffusion Imaging (HARDI). There are model-free approaches such as Diffusion Spectrum Imaging (DSI) and Q-ball Imaging (QBI) which retrieve an orientation distribution function (ODF) directly from the water molecular displacement. Another method is Spherical Deconvolution, which is a model-based approach based on the computation of a fibre orientation distribution (FOD) from the deconvolution of the diffusion signal and a chosen fibre response function. Reconstructing the fibre orientations from the diffusion profile, generates a three-dimensional reconstruction of neuronal fibres (Tractography) whether in a deterministic, probabilistic or global way. Tractography has two main purposes: non-invasive and in vivo mapping of human white matter and neurosurgical planning. In order to achieve those purposes it is common to apply parcellation techniques which can be subdivided into ROI-based or Clustering base. The aim of this project is to develop an automated method of tract-based parcellation of different brain regions. This tool is essential to retrieve information about the architecture and connectivity of the brain, overcoming time consuming and expertise related issues derived from manual dissections. Firstly we investigated basic functions to handle diffusion and tractography data. In particular, we focused on how to load track files, filter them according to regions of interest and save the output in different formats. Results were always compared with manual dissection. The developed tool increased complexity by introduction a new filtering and the use of regions of interest from different standard spaces, created trough non-linear registrations. Three major tracts of interest were analysed: Arcuate Fasciculus, Corpus Callosum and Optic Radiation