Visualização interativa de funções de distribuição de orientações de difusão intravóxel
| Ano de defesa: | 2021 |
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| Tipo de documento: | Dissertação |
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Resumo: | Orientador: Wu Shin-Ting |
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Visualização interativa de funções de distribuição de orientações de difusão intravóxelInteractive visualization of intravoxel diffusion orientation distribution functionsVisualizaçãoRenderização volumétricaImagem de tensor de difusãoDistribuição (Probabilidades)Glifos (Métodos gráficos)Ressonância magnética com difusãoVisualizationVolume renderingDiffusion tensor imagingProbability (Distribution)Glyphs (Graphics methods)Diffusion-weighted magnetic resonance imagingOrientador: Wu Shin-TingDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de ComputaçãoResumo: A ressonância magnética ponderada em difusão (DWI) é uma modalidade de imageamento que mensura a difusão de fluidos. Aplicada ao cérebro, o DWI é único no que diz respeito à quantificação deste fenômeno na água em tecido vivo. Na substância branca do cérebro, a difusão de água tem a mesma direção preferencial das fibras do cérebro, o que possibilita a inferência da sua arquitetura in-vivo e de forma não-invasiva. Para este fim, há métodos de imageamento que modelam este fenômeno, sendo o imageamento por tensor de difusão (Diffusion Tensor Imaging, DTI) o mais conhecido e difundido clinicamente. Os sinais de difusão são mapeados em um tensor de segunda ordem e a partir de métricas derivadas, como informações referentes à direção preferencial de difusão, possibilitam a inferência da arquitetura da substância branca e tornam viável estudos e diagnósticos baseados na conectividade do cérebro. No entanto, o modelo utilizado no DTI falha na resolução do comportamento da difusão em regiões de substância branca onde há duas ou mais populações de fibras localizadas no mesmo voxel. Face a este problema, grupos de pesquisa passaram a propor tensores de ordem superior a 2 para modelar a difusão com o objetivo de superar o problema do DTI e possibilitar a estimativa da arquitetura da substância branca de forma mais precisa. Este trabalho tem como objetivo a integração de um tensor de alta ordem em um ambiente de visualização multimodal interativo e a proposição de um novo algoritmo para visualização da difusão intravóxel em glifos. Apresentamos uma introdução aos tensores de alta ordem e detalhamos a implementação computacional do método Amostragem Generalizada no Espaço-Q (Generalized Q-Space Imaging, GQI) para processamento de tensores de alta ordem, mais especificamente dos dados do imageamento de difusão de alta resolução angular (High Angular Resolution Diffusion Imaging, HARDI). A fim de proporcionar uma visão tridimensional dos dados pós-processados, desenvolvemos um algoritmo interativo acelerado por GPU que mapeia os tensores de alta ordem em glifos. Integramos o algoritmo num ambiente de visualização multimodal para validação. Os resultados demonstraram que os glifos propiciam a inferência da trajetória de fibras subjacentes e avaliação dos dados gerados, que é fundamental para pesquisa na áreaAbstract: Diffusion-weighted magnetic resonance (DWI) is an imaging modality that measures fluid diffusion. Applied to the brain, DWI is unique in quantifying this phenomenon in water in living tissue. In the white matter of the brain, the diffusion has the preferential direction of its fibers, which allows the inference of their architecture in-vivo and noninvasively. Imaging methods were proposed to model this phenomenon, and the diffusion tensor imaging (DTI) is the most well-known and clinically disseminated. The diffusion signals are mapped to a second-order tensor. From the tensor metrics, such as information regarding the preferred direction of diffusion, it is possible to infer the white matter architecture and make studies and diagnoses viable. However, the model used in DTI cannot resolve regions of white matter where there are two or more fiber populations in the same voxel. Facing this problem, research groups have proposed higher-order tensors to model a diffusion to improve the white matter architecture inference. This work aims to integrate a high-order tensor in an interactive multimodal visualization environment and a novel rendering algorithm to the visualization of intravoxel diffusion in glyphs. We present an introduction to high-order tensors and detail the computational implementation of the Generalized Q-Sampling Imaging for processing higher-order tensors from High Angular Resolution Diffusion Imaging (HARDI) data. We developed an interactive GPU-accelerated algorithm that maps high-order tensors data into glyphs to provide a three-dimensional view of the post-processed data. The results demonstrate that the glyphs allow inferring the underlying fiber trajectory and evaluating the generated data, which are of great use for research in the areaMestradoEngenharia de ComputaçãoMestre em Engenharia ElétricaCNPQ132790/2019-0[s.n.]Wu, Shin-Ting, 1958-Campos, Brunno Machado deNetto, Marcio LoboUniversidade Estadual de Campinas. Faculdade de Engenharia Elétrica e de ComputaçãoPrograma de Pós-Graduação em Engenharia ElétricaUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASSilva, Daniel Xavier, 1995-20212021-07-19T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf1 recurso online (117 p.) : il., digital, arquivo PDF.https://hdl.handle.net/20.500.12733/190SILVA, Daniel Xavier. Visualização interativa de funções de distribuição de orientações de difusão intravóxel. 2021. 1 recurso online (117 p.) Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/190. Acesso em: 26 abr. 2024.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/1231068Requisitos do sistema: Software para leitura de arquivo em PDFporreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2022-05-07T08:49:51Zoai::1231068Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2022-05-07T08:49:51Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false |
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