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 de suas fibras, 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 para visualização de difusões intravóxeis. 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 área.
A ressonância magnética poderada por difusão (diffusion weighted imaging, DWI) é única modalidade não-invasiva de imageamento que quantifica a difusão no tecido vivo. Aplicada ao cérebro, o imageamento permite inferir sobre as características da substância branca quanto à direção de fibras e conectividade do cérebro.
Há diversas técnicas para sumarizar os sinais coletados em potenciais caminhos de fibras nervosas. Essas técnicas são objeto de pesquisa desde o início dos anos 90. Há também pesquisas na área de visualização em métodos de imageamento aplicados a aquisições DWI, tanto no que diz respeito à criação de glifos representativos do comportamento de difusão, quanto à reconstrução das fibras do cérebro.
O método de imageamento para modelagem da difusão mais amplamente utilizada para estes fins é chamada de imageamento por tensor de difusão (Diffusion Tensor Imaging, DTI). Representando a difusão molecular de água como um modelo Gaussiano de dispersão, o DTI consiste em um mapeamento, por amostra, dos sinais de difusão em tensores de ordem 2, representados por matrizes 3x3 simétricas. A informação referente ao processo de difusão é comumente extraída dos três autovetores e autovalores dessas matrizes. Porém, o modelo Gaussiano apresenta limitações.
O modelo descreve bem regiões de fibras em que o comportamento de difusão ocorre predominantemente em uma direção. Em pontos que contém múltiplas fibras e que estão dispostas nas mais variadas configurações o modelo Gaussiano não sintetiza de forma correta o comportamento da difusão, impedindo o cômputo das direções plausíveis para reconstrução de uma fibra de interesse. Há um estimativa de que entre 66% a 90% da substância branca do cérebro contém múltiplas configurações de cruzamento de fibra e a limitação do DTI é um obstáculo para modelar as direções de fibras subjacentes de forma adequada dentro de um voxel.
Cientes das limitações do DTI, pesquisadores da área propuseram métodos com modelos matemáticos mais avançados e descritivos do processo de difusão, os quais passaram a demandar aquisições de com uma quantidade maior de amostras de sinais de difusão por voxel em comparação às aquisições utilizadas para o DTI. Os métodos usualmente sintetizam os sinais de difusão locais em uma função de distribuição de orientação (Orientation Distribution Function, ODF). Estas funções associam uma direção, representada pelo vetor unitário û, a um valor escalar de probabilidade ψ(û).
A partir da extração de direções fibras subjacentes, há evidências de tractografias mais coerentes com os tratos reais e que levem em consideração mais nuances do sinal de difusão que o DTI, especialmente em regiões que contém as mais diversas configurações de múltiplas de fibras.
Motivados pela maior fidelidade na tractografia dos métodos de alta ordem no mapeamento de tratos em comparação aos tratos reais, nosso grupo de pesquisa tem a intenção de desenvolver um sistema de visualização interativa que mapeia ODFs em glifos e um algoritmo de tractografia interativo baseado na distribuição direcional local de fibras. Utilizando o ambiente de visualização multimodal de DTI em glifos como infra-estrutura, temos como meta a implementação do método de alta ordem Amostragem Generalizada no Espaço-Q (Generalized Q-Sampling Imaging, GQI) e prover a sua visualização interativa em glifos, co-registrada entre imagens de outras modalidades co-registrados ao DWI e prover a visualização de ODFs em glifos.
A plotagem polar esférica é a forma mais usual e efetiva para ilustrar ODFs obtidas através de métodos de alta ordem. Através dela, o usuário tem a completa noção da função de distribuição de orientação reconstruída por um método de alta ordem para difusão, fazer controle visual de qualidade sobre o método em si e sua relação com as aquisições e inferir de forma unívoca acerca da distribuição de fibras subjacentes. Neste trabalho, aproximamos a plotagem polar esférica de glifos ODF deformando uma esfera.
Integramos a um ambiente de visualização exploratória interativa para imagens do cérebro, um algoritmo de renderização para visualização funções de distribuição de orientação no cérebro através de suas plotagens polares esféricas de suas amostras min-max normalizadas, na qual chamamos de glifos ODF. O algoritmo de renderização de glifos ODF é integrado a um ambiente que renderiza um volume MRI T1 ray-casted co-registrado a um DWI b0 em adição aos glifos, que são renderizados nos respectivos centros do seus voxels. Para isto, pré-computamos os dados de métodos de alta ordem e os mantemos na CPU. Renderizamos os volumes co-registrados via ray-casting, detectamos os voxels aparentes em um conjunto de coordenadas V, setamos a resolução do glifo através de um modelo que relaciona a ocupação em pixels (maxp) e a sua resolução e renderizamos os glifos ODF sob-demanda. Aproximamos a superfície dos glifos via triângulos e tiramos proveito dos recursos da GPU e da natureza simétrica das funções para minimizar o tráfego de dados entre CPU e GPU, objetivando a renderização em taxas interativas.
Sou Daniel Xavier Silva. Graduado em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal de Campina Grande (UFCG) e atualmente mestrando em engenharia da computação pela Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). A página sintetiza o meu trabalho de mestrado.
E-mail: danielxaviers@gmail.com
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