Methods and apparatus for modeling diffusion-weighted mr data acquired at multiple non-zero b-values

Procédés et appareil permettant de modéliser des données rm pondérées en diffusion acquises à de multiples valeurs b non nulles

Abstract

La présente invention concerne des procédés et un appareil permettant de caractériser une microstructure biologique dans un voxel basé, au moins en partie, sur un ensemble de données de résonance magnétique (RM) pondérées en diffusion. Un modèle paramétrique à multi-compartiments est utilisé pour prédire un signal de diffusion pour le voxel au moyen d'informations provenant de l'ensemble de données RM pondérées en diffusion. La prédiction du signal de diffusion comprend la détermination, sur la base de l'ensemble de données RM pondérées en diffusion, d'un premier ensemble de paramètres décrivant la diffusion isotrope dans un premier compartiment du modèle à multi-compartiments et d'un second ensemble de paramètres décrivant la diffusion anisotrope due à la présence d'au moins un fascicule de substance blanche dans un second compartiment du modèle à multi-compartiments. Au moins un premier ensemble de données de l'ensemble de données RM pondérées en diffusion est associé à une première valeur b non nulle et au moins un second ensemble de données de l'ensemble de données RM pondérées en diffusion est associé à une seconde valeur b non nulle différente de la première valeur b non nulle.
Methods and apparatus for characterizing biological micro structure in a voxel based, at least in part, on a set of diffusion-weighted magnetic resonance (MR) data. A multi-compartment parametric model is used to predict a diffusion signal for the voxel using information from the set of diffusion-weighted MR data. Predicting the diffusion signal comprises determining, based on the set of diffusion-weighted MR data, a first set of parameters describing isotropic diffusion in a first compartment of the multi-compartment model and a second set of parameters describing anisotropic diffusion due to the presence of at least one white matter fascicle in a second compartment of the multi-compartment model. At least one first dataset of the set of diffusion-weighted MR data is associated with a first non-zero b-value and at least one second dataset of the set of diffusion-weighted MR data is associated with a second non-zero b-value different than the first non-zero b-value.

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