Simulation-based evaluation of susceptibility distortion correction methods in diffusion MRI for connectivity analysis

Esteban Sanz-Dranguet, Oscar; Daducci, Alessandro; Caruyer, Emmanuel; O'Brien, Kieran; Ledesma Carbayo, María Jesús; Bach-Cuadra, Meritxell y Santos Lleo, Andrés (2014). Simulation-based evaluation of susceptibility distortion correction methods in diffusion MRI for connectivity analysis. En: "2013 11th IEEE International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI)", April 29 - May 2, 2014, Beijing (China).

Descripción

Título: Simulation-based evaluation of susceptibility distortion correction methods in diffusion MRI for connectivity analysis
Autor/es:
  • Esteban Sanz-Dranguet, Oscar
  • Daducci, Alessandro
  • Caruyer, Emmanuel
  • O'Brien, Kieran
  • Ledesma Carbayo, María Jesús
  • Bach-Cuadra, Meritxell
  • Santos Lleo, Andrés
Tipo de Documento: Ponencia en Congreso o Jornada (Póster)
Título del Evento: 2013 11th IEEE International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI)
Fechas del Evento: April 29 - May 2, 2014
Lugar del Evento: Beijing (China)
Título del Libro: IEEE International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI)
Fecha: 2014
Materias:
Palabras Clave Informales: susceptibility artifacts, diffusion MRI, tractography, connectivity
Escuela: E.T.S.I. Telecomunicación (UPM)
Departamento: Ingeniería Electrónica
Licencias Creative Commons: Reconocimiento - No comercial - Compartir igual

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Resumen

Connectivity analysis on diffusion MRI data of the whole-brain suffers from distortions caused by the standard echo-planar imaging acquisition strategies. These images show characteristic geometrical deformations and signal destruction that are an important drawback limiting the success of tractography algorithms. Several retrospective correction techniques are readily available. In this work, we use a digital phantom designed for the evaluation of connectivity pipelines. We subject the phantom to a “theoretically correct” and plausible deformation that resembles the artifact under investigation. We correct data back, with three standard methodologies (namely fieldmap-based, reversed encoding-based, and registration- based). Finally, we rank the methods based on their geometrical accuracy, the dropout compensation, and their impact on the resulting connectivity matrices.

Más información

ID de Registro: 23237
Identificador DC: http://oa.upm.es/23237/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:23237
Depositado por: Oscar Esteban
Depositado el: 07 Abr 2014 11:51
Ultima Modificación: 21 Abr 2016 22:14
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