Probabilistic modeling of tensorial data for enhancing spatial resolution in magnetic resonance imaging. (2018)
Las imágenes médicas usan los principios de la Resonancia Magnética (IRM) para medir de forma no invasiva las propiedades de este movimiento. Cuando se aplica al cerebro humano, proporciona información única sobre la conectividad del tejido, lo que hace que la resonancia magnética sea una de las tecnologías clave en un esfuerzo científico continuo a gran escala para mapear el conector del cerebro humano. En consecuencia, es un tema de investigación oportuno e importante para crear modelos matemáticos que infieren parámetros biológicamente significativos a partir de dichos datos. La MRI y la difusión-MRI (dMRI) se han utilizado en aplicaciones que abarcan desde el procesamiento de señales, la visión por computadora y las neurociencias. Aunque los protocolos clínicos actuales permiten adquisiciones rápidas en un número diferente de cortes en varios planos, la resolución espacial no es lo suficientemente alta en muchos casos para el diagnóstico clínico. El principal problema ocurre debido a las limitaciones de hardware en los escáneres de adquisición. Por lo tanto, MRI y dMRI tienen un compromiso difícil entre una buena resolución espacial y una relación de ruido de señal (SNR). Esto conduce a adquisiciones de datos con baja resolución espacial. Se convierte en un problema serio para el análisis clínico por dos razones principales. Primero, una baja resolución espacial en datos visuales reduce la calidad en procesos médicos importantes tales como: diagnóstico de enfermedades, segmentación (tejido, nervios y hueso), construcción anatómica de atlas, reconstrucción detallada de fibras (tractografía), modelos de conductividad cerebral, etc. Segundo, para obtener imágenes de alta resolución se requiere una adquisición a largo plazo. Sin embargo, los protocolos clínicos actuales no permiten una exposición prolongada de la radiación (MRI y dMRI) en sujetos humanos.