Diffusion weighted magnetic resonance imaging (DW-MRI) is a rapidly evolving non-invasive, non-radiating technology that uses constrained diffusion of water molecules to provide information on the microstructure of the brain. This work investigates the effectiveness of many microstructural imaging methods that use DW-MRI to characterise brain tissue, including diffusion tensor imaging (DTI), neurite orientation dispersion and density imaging (NODDI), and microstructure fingerprinting (MF). These methods need a large amount of brain data, which makes MRI scans for patients longer and possibly uncomfortable. The main objective of this work is to assess the impact of modifying acquisition parameters, specifically b-values and b-vectors, on the derived metrics of these techniques. Through this work, we aim to enhance the understanding of how these acquisition changes affect the metrics, opening the door for more efficient and patient-friendly MRI protocols.
La risonanza magnetica (RM) pesata in diffusione (DWI) è una tecnologia non invasiva e senza radiazioni in rapida evoluzione che utilizza la diffusione ristretta delle molecole d’acqua per fornire informazioni sulla microstruttura del cervello. Questo lavoro analizza l’efficacia di molti metodi di imaging microstrutturale che utilizzano la DWI per caratterizzare il tessuto cerebrale, tra cui diffusion tensor imaging (DTI), neurite orientation dispersion and density imaging (NODDI) e microstructure fingerprinting (MF). Modelli complessi quali MF necessitano di una grande quantità di dati, il che rende le scansioni MRI molto lunghe e di difficile applicazione nella pratica clinica. L’obiettivo principale di questo lavoro è valutare l’impatto della modifica dei parametri di acquisizione, in particolare dei valori b e dei vettori b, sulle metriche derivate di queste tecniche. Attraverso questo lavoro, ci proponiamo di migliorare la comprensione di come queste modifiche di acquisizione influenzino le metriche ottenute, aprendo la strada a protocolli di risonanza magnetica più efficienti e adatti ai pazienti.
Effect of reducing the acquisition scheme of DW-MRI on metrics derived from DTI, NODDI and MF
DESIDE, GUILLAUME FRANCOIS J
2023/2024
Abstract
Diffusion weighted magnetic resonance imaging (DW-MRI) is a rapidly evolving non-invasive, non-radiating technology that uses constrained diffusion of water molecules to provide information on the microstructure of the brain. This work investigates the effectiveness of many microstructural imaging methods that use DW-MRI to characterise brain tissue, including diffusion tensor imaging (DTI), neurite orientation dispersion and density imaging (NODDI), and microstructure fingerprinting (MF). These methods need a large amount of brain data, which makes MRI scans for patients longer and possibly uncomfortable. The main objective of this work is to assess the impact of modifying acquisition parameters, specifically b-values and b-vectors, on the derived metrics of these techniques. Through this work, we aim to enhance the understanding of how these acquisition changes affect the metrics, opening the door for more efficient and patient-friendly MRI protocols.File | Dimensione | Formato | |
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https://hdl.handle.net/10589/222874