Learning-based Ensemble Average Propagator Estimation

By capturing the anisotropic water diffusion in tissue, diffusion magnetic resonance imaging (dMRI) provides a unique tool for noninvasively probing the tissue microstructure and orientation in the human brain. The diffusion profile can be described by the ensemble average propagator (EAP), which is inferred from observed diffusion signals. However, accurate EAP estimation using the number of diffusion gradients that is clinically practical can be challenging. In this work, we propose a deep learning algorithm for EAP estimation, which is named learning-based ensemble average propagator estimation (LEAPE). The EAP is commonly represented by a basis and its associated coefficients, and here we choose the SHORE basis and design a deep network to estimate the coefficients. The network comprises two cascaded components. The first component is a multiple layer perceptron (MLP) that simultaneously predicts the unknown coefficients. However, typical training loss functions, such as mean squared errors, may not properly represent the geometry of the possibly non-Euclidean space of the coefficients, which in particular causes problems for the extraction of directional information from the EAP. Therefore, to regularize the training, in the second component we compute an auxiliary output of approximated fiber orientation (FO) errors with the aid of a second MLP that is trained separately. We performed experiments using dMRI data that resemble clinically achievable $q$-space sampling, and observed promising results compared with the conventional EAP estimation method.Comment: Accepted by MICCAI 201

Sparse Multi-Shell Diffusion Imaging

Abstract. Diffusion magnetic resonance imaging (dMRI) is an impor-tant tool that allows non-invasive investigation of neural architecture of the brain. The data obtained from these in-vivo scans provides important information about the integrity and connectivity of neural fiber bundles in the brain. A multi-shell imaging (MSI) scan can be of great value in the study of several psychiatric and neurological disorders, yet its usabil-ity has been limited due to the long acquisition times required. A typical MSI scan involves acquiring a large number of gradient directions for the 2 (or more) spherical shells (several b-values), making the acquisition time significantly long for clinical application. In this work, we propose to use results from the theory of compressive sampling and determine the minimum number of gradient directions required to attain signal re-construction similar to a traditional MSI scan. In particular, we propose a generalization of the single shell spherical ridgelets basis for sparse rep-resentation of multi shell signals. We demonstrate its efficacy on several synthetic and in-vivo data sets and perform quantitative comparisons with solid spherical harmonics based representation. Our preliminary re-sults show that around 20-24 directions per shell are enough for robustly recovering the diffusion propagator.

Ball and rackets: inferring fiber fanning from diffusion-weighted MRI

A number of methods have been proposed for resolving crossing fibers from diffusion-weighted (DW) MRI. However, other complex fiber geometries have drawn minimal attention. In this study, we focus on fiber orientation dispersion induced by within-voxel fanning. We use a multi-compartment, model-based approach to estimate fiber dispersion. Bingham distributions are employed to represent continuous distributions of fiber orientations, centered around a main orientation, and capturing anisotropic dispersion. We evaluate the accuracy of the model for different simulated fanning geometries, under different acquisition protocols and we illustrate the high SNR and angular resolution needs. We also perform a qualitative comparison between our parametric approach and five popular non-parametric techniques that are based on orientation distribution functions (ODFs). This comparison illustrates how the same underlying geometry can be depicted by different methods. We apply the proposed model on high-quality, post-mortem macaque data and present whole-brain maps of fiber dispersion, as well as exquisite details on the local anatomy of fiber distributions in various white matter regions

Traitement et analyse d'images IRM de diffusion pour l'estimation de l'architecture locale des tissus

We present a method which addresses the following challenging problem: given a highly reduced number of samples from in vivo diffusion magnetic resonance imaging (dMRI), how to robustly estimate various features of the brain tissue? The considered features enable to study the local micro-architecture of the brain tissue, with a special interest to the brain white matter. Our proposed approach is flexible as it enables to easily plug in a large set of features; and thus unifies many previous works linked to the probability density functions (PDF) of displacement in dMRI such as the diffusion tensor imaging (DTI) and the Q-Ball Imaging (QBI). It also enables to design new features: \og true\fg{} ODF, probability of non diffusion, mean cells size. We propose two frameworks: one which is fast and another one which is robust to MR images noise. We validate our approach with several comparisons of results to other methods of the literature, on both synthetic phantom and MR human brain datasets acquired in an acceptable time-frame.Dans cette thèse, nous proposons une méthode qui tente de répondre à la problématique de l'estimation de caractéristiques variées du tissu cérébral à partir de l'acquisition d'un nombre réduit d'échantillons de signaux IRM de diffusion in vivo. Ces caractéristiques doivent permettre l'étude de la structure locale du tissu cérébral, notamment dans la substance blanche. L'approche proposée est flexible quant à la caractéristique calculée et au nombre d'échantillons disponibles. Elle définit un formalisme générique qui d'une part, unifie de nombreux travaux précédents liés à l'estimation des fonctions de densité probabilité (PDF) de déplacement en IRM de diffusion, dont l'Imagerie du Tenseur de Diffusion (DTI) et le Q-Ball Imaging (QBI). D'autre part, elle permet aussi de définir et d'estimer de nouvelles caractéristiques originales: "vraie" ODF, probabilité de non diffusion, taille moyenne des cellules, etc. Nous proposons deux formalismes: un rapide et un autre robuste au bruit des images IRM. Nous validons notre approche par des comparaisons de résultats avec des méthodes de la littérature, sur des données synthétiques ainsi que des données d'un cerveau humain acquises in vivo dans un intervalle de temps modéré

Traitement et analyse d images IRM de diffusion pour l estimation de l'architecture locale des tissus

Dans cette thèse, nous proposons une méthode qui tente de répondre à la problématique de l estimation de caractéristiques variées du tissu cérébral à partir de l aquisition d un nombre réduit d échantillons de signaux IRM de diffusion invivo. Ces caractéristiques doivent permettre l étude de la structure locale du tissu cérébral, notamment dans la substance blanche. L approche proposée est flexible quant à la caractéristique calculée et au nombre d échantillons disponibles. Elle définit un formalisme générique qui d une part, unifie de nombreux travaux précédents liés à l estimation des fonctions de densité probabilité (PDF) de déplacement en IRM de diffusion, dont l Imagerie du Tenseur de Diffusion (DTI) et le QBall Imaging (QBI). D autre part, elle permet aussi de définir et d estimer de nouvelles caractéristiques originales : vraie ODF, probabilité de non diffusion, taille moyenne des cellules, etc. Nous proposons deux formalismes : un rapide et un autre robuste au bruit des images IRM. Nous validons notre approche par des comparaisons de résultats avec des méthodes de la littérature, sur des données synthétiques ainsi que des données d un cerveau humain acquises invivo dans un intervalle de temps modéré.We present a method which addresses the following challenging problem : given a highly reduced umber of samples from in vivo diffusion magnetic resonance imaging (dMRI), how to robustly estimate various features of the brain tissue ? The considered features enable to study the local microarchitecture of the brain tissue, with a special interest to the brain white matter. Our proposed approach is flexible as it enables to easily plug in a large set of features ; and thus unifies many previous works linked to the probability density functions (PDF) of displacement in dMRI such as the diffusion tensor imaging (DTI) and the Qball Imaging (QBI). It also enables to design new features : true ODF, probability of non diffusion, mean cells size. We propose two frameworks : one which is fast and another one which is robust to MR images noise. We validate our approach with several comparisons of results to other methods of the literature, on both synthetic phantom and MR human brain datasets acquired in an acceptable timeframe.CAEN-BU Sciences et STAPS (141182103) / SudocSudocFranceF

Estimation of variable characteristics of PDF from a diffusion MRI signal

Nous présentons une méthode d'estimation de caractéristiques variées de la probabilité de diffusion des molécules d'eau (carte d'anisotropie, orientation de diffusion, etc.), à partir d'un nombre réduit d'échantillons de signaux IRM de diffusion in-vivo. Ces caractéristiques permettent l'étude de la structure locale du tissu cérébral, dont la matière blanche notamment. L'approche proposée est flexible quant à la caractéristique calculée et au nombre d'échantillons disponibles. Elle définit un formalisme générique qui unifie de nombreux travaux précédents liés à l'estimation des fonctions de densité probabilité (PDF) de déplacement en IRM de diffusion. Notre algorithme permet de reproduire les résultats déjà connus des nombreuses méthodes d'estimation de la littérature. Elle permet aussi d'estimer de nouvelles caractéristiques originales: "vraie" ODF, probabilité de non diffusion. Nous validons notre approche par une comparaison des résultats avec des méthodes de la littérature sur des données in-vivo d'un cerveau humain acquises dans un intervalle de temps clinique

Estimation de caractéristiques quelconques de la PDF à partir d'un signal IRM de diffusion

National audienceNous présentons une méthode d'estimation de caractéristiques variées de la probabilité de diffusion des molécules d'eau (carte d'anisotropie, orientation de diffusion, etc.), à partir d'un nombre réduit d'échantillons de signaux IRM de diffusion in-vivo. Ces caractéristiques permettent l'étude de la structure locale du tissu cérébral, dont la matière blanche notamment. L'approche proposée est flexible quant à la caractéristique calculée et au nombre d'échantillons disponibles. Elle définit un formalisme générique qui unifie de nombreux travaux précédents liés à l'estimation des fonctions de densité probabilité (PDF) de déplacement en IRM de diffusion. Notre algorithme permet de reproduire les résultats déjà connus des nombreuses méthodes d'estimation de la litt'érature. Elle permet aussi d'estimer de nouvelles caractéristiques originales: vraie ODF, probabilité de non diffusion. Nous validons notre approche par une comparaison des résultats avec des méthodes de la littérature sur des données in-vivo d'un cerveau humain acquises dans un intervalle de temps clinique