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Type: DISSERTAÇÃO DIGITAL
Degree Level: Mestrado
Title: Visualização multimodal de imagens de tensores de difusão
Title Alternative: Multimodal visualization of diffusion tensor imaging
Author: Ramos, Raphael Voltoline, 1991-
Advisor: Wu, Shin-Ting, 1958-
Abstract: Resumo: Em tecidos vivos fibrosos, como o cérebro, o movimento browniano das moléculas de água tende a ter uma direção preferencial que coincide com a orientação das fibras. Por meio de Imageamento de Ressonância Magnética Ponderado em Difusão ou DWI (Diffusion-Weighted Imaging) é possível quantificar de forma não-invasiva essa movimentação em uma determinada direção. A partir de seis ou mais imagens de DWI adquiridas em diferentes direções, o tensor de difusão pode ser estimado através da técnica de Imageamento de Tensor de Difusão ou DTI (Diffusion Tensor Imaging). Informações sobre a difusão da água, como a direção preferencial, podem ser recuperadas do tensor estimado e visualizadas junto com outras modalidades de neuroimagens, viabilizando novos estudos sobre a anatomia da substância branca. Este trabalho tem como objetivo integrar a renderização de imagens de DTI em um ambiente de visualização multimodal interativo. Para estimar a partir dos volumes de DWI os tensores simétricos positivos definidos em diferentes níveis de precisão, nós conduzimos um estudo comparativo entre os algoritmos clássicos de estimação e um novo algoritmo que se supõe apresentar a flexibilidade no controle da precisão. A fim de proporcionar uma visualização da informação de direção principal de difusão em imagens 2D alinhadas com outras imagens escalares, nós propomos um novo mapa de cores que ameniza os problemas presentes nos mapas existentes relacionados à interpretação dos vetores de direção codificados em cores. E, foi desenvolvido um novo algoritmo interativo de renderização multimodal baseado em GPU de glifos de tensor superquádricos junto com um volume anatômico de dados escalares, que propicia ainda mais a percepção tri-dimensional dos tensores e a reconstrução mental da trajetória espacial dos tratos

Abstract: In fibrous living tissue, such as neural tracts, the Brownian motion of water molecules tends to have a preferred direction that coincides with the orientation of the fibers. Through Diffusion-Weighted Magnetic Resonance Imaging (DWI), this movement can be quantified noninvasively for a particular gradient direction applied. From six or more DWI images acquired in different directions, the diffusion tensor can be estimated by the technique of Diffusion Tensor Imaging (DTI). Information about the water diffusion, such as the preferred diffusion direction, can be retrieved from the estimated tensor, and displayed as images together with other neuroimaging modalities. This opens new horizons for the studies of the neural white matter. This work aims to integrate the rendering of DTI images into an interactive multimodal environment. In order to estimate from DWI volumes the positive-definite symmetric tensors in different levels of precision, we conducted a comparative study between the well-known estimation algorithms and a new estimation algorithm that is supposed to provide a flexible control in the estimation precision. For facilitating the visualization of the major diffusion direction in 2D images, we propose a new color map that ameliorates the problems present in the existing maps related to the ambiguous interpretation of the color-coded direction vectors. And, we also developed a new GPU-based interactive multimodal rendering algorithm for superquadric tensor glyphs together with the scalar data of an anatomical volume, enhancing 3D perception of tensors and mental reconstruction of spatial neural pathway
Subject: Visualização
Renderização volumétrica
Imagem de difusão por ressonância magnética
Vetores
Glifos (Métodos gráficos)
Editor: [s.n.]
Citation: RAMOS, Raphael Voltoline. Visualização multimodal de imagens de tensores de difusão. 2016. 1 recurso online (131 p.). Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação, Campinas, SP. Disponível em: <http://www.repositorio.unicamp.br/handle/REPOSIP/321501>. Acesso em: 31 ago. 2018.
Date Issue: 2016
Appears in Collections:FEEC - Tese e Dissertação

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