Visualizing Diffusion Tensor Images of the Mouse Spinal Cord

Within biological systems water molecules undergo continuous stochastic Brownian motion. The rate of this diffusion can give clues to the structure of underlying tissues. In some tissues the rate is anisotropic - faster in some directions than others. Diffusion-rate images are second-order tensor fields and can be calculated from diffusion-weighted magnetic resonance images. A 2D diffusion tensor image (DTI) and an associated anatomical scalar field, created during the tensor calculation, define seven dependent values at each spatial location. Understanding the interrelationships among these values is necessary to understand the data. We present two new methods for visually representing DTIs. The first method displays an array of ellipsoids where the shape of each ellipsoid represents one tensor value. The novel aspect of this representation is that the ellipsoids are all normalized to approximately the same size so that they can be displayed in context. The second method uses concepts from oil painting to represent the seven-valued data with multiple layers of varying brush strokes. Both methods successfully display most or all of the information in DTIs and provide exploratory methods for understanding them. The ellipsoid method has a simpler interpretation and explanation than the painting-motivated method; the painting-motivated method displays more of the information and is easier to read quantitatively. We demonstrate the methods on images of the mouse spinal cord. The visualizations show significant differences between spinal cords from mice suffering from Experimental Allergic Encephalomyelitis (EAE) and spinal cords from wild-type mice. The differences are consistent with pathology differences shown histologically and suggest that our new non-invasive imaging methodology and visualization of the results could have early diagnostic value for neurodegenerative diseases

Una implementación eficiente del algoritmo de marching cubes

Uno de los algoritmos de rendering de volúmenes más difundido y utilizado es el denominado marching cubes, propuesto por Lorensen y Cline en 1987. En el mismo se busca extraer una superficie umbral a partir de una matriz volumétrica de datos escalares. Una celda en el espacio está delimitada por los ocho valores de sus vértices. Cada celda se clasifica según los valores de sus vértices respecto al valor umbral. Una celda contiene un trozo de la superficie umbral si por lo menos uno de sus vértices está por debajo del valor umbral y por lo menos otro está por encima. En este caso, cada uno de los ocho vértices de una celda puede asumir un valor por debajo o por encima del umbral. El total de todos los casos posibles es 28=256, pero por consideraciones de simetría se reducen en principio a solo 15. Un problema que pronto fue detectado es la existencia de ambigüedades en la construcción de la superficie umbral entre celdas vecinas. Sin modificaciones al algoritmo original, algunos casos resultan en superficies con 'agujeros'. Esto se produce fundamentalmente cuando dos celdas adyacentes comparten una cara, pero la conexión de los cuatro puntos que dividen las aristas se realiza en una de ellas de forma tal que los puntos con valor superior al umbral queden separados mientras que en la otra cara esos puntos queda unidos. Hasta el momento, se han resuelto varios casos en lo que esto ocurre, pero ninguna solución ha sido exhaustiva, proponiéndose una proliferación de casos especiales para las estas situaciones. Este trabajo presenta una solución definitiva para el buen funcionamiento del algoritmo y algunas pautas para la implementación eficiente del mismo con sólo 30 casos.Eje: Computación gráficaRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Una implementación eficiente del algoritmo de marching cubes

Uno de los algoritmos de rendering de volúmenes más difundido y utilizado es el denominado marching cubes, propuesto por Lorensen y Cline en 1987. En el mismo se busca extraer una superficie umbral a partir de una matriz volumétrica de datos escalares. Una celda en el espacio está delimitada por los ocho valores de sus vértices. Cada celda se clasifica según los valores de sus vértices respecto al valor umbral. Una celda contiene un trozo de la superficie umbral si por lo menos uno de sus vértices está por debajo del valor umbral y por lo menos otro está por encima. En este caso, cada uno de los ocho vértices de una celda puede asumir un valor por debajo o por encima del umbral. El total de todos los casos posibles es 28=256, pero por consideraciones de simetría se reducen en principio a solo 15. Un problema que pronto fue detectado es la existencia de ambigüedades en la construcción de la superficie umbral entre celdas vecinas. Sin modificaciones al algoritmo original, algunos casos resultan en superficies con 'agujeros'. Esto se produce fundamentalmente cuando dos celdas adyacentes comparten una cara, pero la conexión de los cuatro puntos que dividen las aristas se realiza en una de ellas de forma tal que los puntos con valor superior al umbral queden separados mientras que en la otra cara esos puntos queda unidos. Hasta el momento, se han resuelto varios casos en lo que esto ocurre, pero ninguna solución ha sido exhaustiva, proponiéndose una proliferación de casos especiales para las estas situaciones. Este trabajo presenta una solución definitiva para el buen funcionamiento del algoritmo y algunas pautas para la implementación eficiente del mismo con sólo 30 casos.Eje: Computación gráficaRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI