CEREBRO : CrEation of REalistic Brains for dmRi inspectiOn

Among the existing techniques of inspection of the human body, the Magnetic Resonance (MR) is the only one that is in-vivo and non invasive. The most used imaging technique to generate contrast in MR images is the Diffusion Magnetic Resonance Imaging (dMRI). It exploits the diffusion of the water naturally present in the tissues in order to reconstruct the underlying microstructure. One of its main application is the human brain and in particular the White Matter (WM) that is mainly composed by dense bundles of axons, called fascicles that are not visible with naked eye. The dMRI eld has two main components characterized by the diffusion and noise models that are always treated separately. In this work, for the first time, we try to consider them both with the same importance. Moreover, given the great importance of correctly reconstructing the WM microstructure, we propose cerebro, developed thanks to the open-source statistical software R, that is able to generate realistic datasets coming from the dRMI signal of a 2D slice of human brain. The majority of existing algorithms and tools for doing simulations in this field have the big disadvantage of not considering the sensitivity map of the coils generating the signal. Thus we propose an alternative simulator that takes it into account and we provide also realistic examples as data of the package. We put a lot of effort in calculating them and tuning the different parameters in order to make them as much realistic as possible. In addition, the generated datasets can be used for further analysis since we developed cerebro with the main intention of supporting other tools working in the dMRI field. In particular, since the dMRI abounds with assumptions and models, it can be used for testing if the widely used Gaussian model works well or if in some framework it would be better to assume a nc-χ model.

Tra le varie tecniche esistenti di ispezione del corpo umano, la Risonanza Magnatica (MR) è l'unica ad essere in-vivo e non invasiva. La tecnica di imaging più utilizzata per generare contrasto nelle immagini MR è la Risonanza Magnetica di diffusione (dMRI) che sfrutta la diffusione dell'acqua naturalmente abbondante nei tessuti per ricostruirne la microstruttura. La dMRI trova la sua principale applicazione al cervello umano ed in particolare alla Materia Bianca che è composta da densi pacchetti di assoni, chiamati fascicles, che non sono visibili ad occhio nudo. La dMRI ha due grosse componenti, caratterizzate dai modelli di rumore e diffusione, che vengono spesso considerate in maniera autonoma. In questo lavoro, per la prima volta, cercheremo di considerarle entrambe con la stessa importanza. Inoltre, data la grande importanza di ricostruire correttamente la microstruttura della Materia Bianca, abbiamo sviluppato cerebro, grazie al software statistico R, che è in grado di generare datasets realistici del segnale dMRI applicato ad una porzione 2D del cervello umano. La maggior parte degli algoritmi esistenti per fare simulazioni in questo ambito ha il grande svantaggio di non considerare la mappa di sensitività delle bobine che generano il segnale. Proponiamo quindi un simulatore alternativo che ne tenga conto e che fornisca anche degli esempi realistici come dati del pacchetto. E' stata messa molta enfasi nei calcoli e nel fissare i parametri in modo tale da farli risultare più realistici possibile. In aggiunta, i datasets generati possono essere usati per ulteriori analisi dato che cerebro è stato pensato con l'intenzione di supportare altri strumenti operanti nel settore dMRI. In particolare, dato che questo campo abbonda di assunzioni e modelli, si potrebbe veri care se il Modello Gaussiano funziona bene o se bisognerebbe assumere un modello nc-χ in qualche scenario.