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Dispersion-informed tractography using generalized gradient waveforms

English title Dispersion-informed tractography using generalized gradient waveforms
Applicant Pizzolato Marco
Number 190297
Funding scheme Spark
Research institution Laboratoire de traitement des signaux 5 EPFL - STI - IEL - LTS5
Institution of higher education EPF Lausanne - EPFL
Main discipline Information Technology
Start/End 01.12.2019 - 31.05.2021
Approved amount 100'000.00
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Keywords (5)

brain; microstructure; tractography; acquisition; diffusion MRI

Lay Summary (Italian)

Lead
La trattografia è un metodo per ricostruire l'anatomia tridimensionale della materia bianca cerebrale tramite l'acquisizione di immagini di risonanza magnetica di diffusione. La generazione della trattografia passa attraverso la definizione di parametri di acquisizione denominati forme di gradiente, le quali indicano il comportamento dello scanner di risonanza influenzando direttamente il contenuto delle immagini acquisite. Queste vengono poi elaborate con metodi matematici per ottenere la generazione di traiettorie corrispondenti ai fasci di assoni della materia bianca. Tuttavia non è chiaro quale sia il tipo migliore di forme di gradiente da utilizzare.
Lay summary

Soggetto e obiettivo

Il progetto verte sullo sviluppo, l'utilizzo e la validazione di forme di gradiente alternative a quelle convenzionalmente utilizzate per generare la trattografia. In primo luogo studieremo gli effetti di diverse forme di gradiente sul segnale di risonanza magnetica di diffusione per mezzo dell'utilizzo di simulazioni computazionali realistiche che mimano la microstruttura che tipicamente caratterizza la materia bianca. Tale studio porterà alla definizione di forme di gradiente che verranno poi implementate in uno scanner di risonanza magnetica e validate per mezzo dell'acquisizione di immagini da simulacri fisici dei quali si conoscono le proprietà di interesse che verranno comparate con quelle misurate.

Contesto socio-economico

Il progetto permetterà di definire le forme di gradiente ottimali per generare la trattografia, con ricadute positive sullo studio non invasivo dell'anatomia cerebrale la quale a sua volta veste un ruolo chiave nella caratterizzazione delle connessioni intracerebrali tra diverse aree funzionali e nello studio di patologie che affliggono il sistema nervoso centrale.

Direct link to Lay Summary Last update: 09.12.2019

Responsible applicant and co-applicants

Employees

Name Institute

Abstract

Tractography is the computational tool that uses directional information gathered with diffusion Magnetic Resonance Imaging (dMRI) to reconstruct the three-dimensional geometry of the anatomical fiber pathways that form the structure of the brain white matter. The advent of tractography in the late 90s widened the horizon of brain investigation by opening, for the first time, the possibility of studying the connections between different brain regions in vivo, with positive implications in the fields of neuroanatomy, pre-surgical planning, and neuroscience. Nowadays, more than ever, the computational pipeline for generating tractography is an active research field, as the noise during the MRI acquisition and the intrinsic uncertainty during the propagation of a “tract” - orientational dispersion - render the task challenging. The aim of the project is to improve the robustness to noise and to integrate information about the orientational dispersion in the generation of tractography by leveraging the physical properties of a new type of dMRI acquisition - based on generalized gradient waveforms - that extends the conventional one on which present tractography pipelines rely upon. The measurement of dispersion would allow reducing the propagation of erroneous tracts while improving the clinical reliability of tractography. The design of the waveforms will be carried out with the help of realistic dMRI simulators and validated acquiring data from physical phantoms using a clinical MRI scanner. The expected outcome of the project would enable the translation of dispersion-informed tractography to in vivo clinical acquisitions.
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