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Fused DTI/HARDI Visualization

机译：融合的DTI / HARDI可视化

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High-angular resolution diffusion imaging (HARDI) is a diffusion weighted MRI technique that overcomes some of the decisive limitations of its predecessor, diffusion tensor imaging (DTI), in the areas of composite nerve fiber structure. Despite its advantages, HARDI raises several issues: complex modeling of the data, nonintuitive and computationally demanding visualization, inability to interactively explore and transform the data, etc. To overcome these drawbacks, we present a novel, multifield visualization framework that adopts the benefits of both DTI and HARDI. By applying a classification scheme based on HARDI anisotropy measures, the most suitable model per imaging voxel is automatically chosen. This classification allows simplification of the data in areas with single fiber bundle coherence. To accomplish fast and interactive visualization for both HARDI and DTI modalities, we exploit the capabilities of modern GPUs for glyph rendering and adopt DTI fiber tracking in suitable regions. The resulting framework, allows user-friendly data exploration of fused HARDI and DTI data. Many incorporated features such as sharpening, normalization, maxima enhancement and different types of color coding of the HARDI glyphs, simplify the data and enhance its features. We provide a qualitative user evaluation that shows the potentials of our visualization tools in several HARDI applications.
机译：高角度分辨率扩散成像（HARDI）是一种扩散加权MRI技术，在复合神经纤维结构领域克服了其前身扩散张量成像（DTI）的某些决定性局限性。尽管有其优点，HARDI还是提出了几个问题：复杂的数据建模，非直观且计算量大的可视化，无法交互式地探索和转换数据等。为克服这些缺点，我们提出了一种新颖的多字段可视化框架，该框架采用了以下优点： DTI和HARDI。通过应用基于HARDI各向异性度量的分类方案，可以自动选择每个成像体素的最合适模型。这种分类可以简化具有单纤维束相干性的区域中的数据。为了实现HARDI和DTI模态的快速交互可视化，我们利用现代GPU的字形渲染功能，并在合适的区域采用DTI光纤跟踪。由此产生的框架允许对融合的HARDI和DTI数据进行用户友好的数据浏览。许多并入的功能（例如锐化，归一化，最大值增强和HARDI字形的不同类型的颜色编码）简化了数据并增强了其功能。我们提供定性的用户评估，以显示我们的可视化工具在多个HARDI应用程序中的潜力。

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