SlicerDMRI: Open Source Diffusion MRI Software for Brain Cancer Research

Abstract

Diffusion magnetic resonance imaging (dMRI) is the only non-invasive method for mapping white matter connections in the brain. We describe SlicerDMRI, a software suite that enables visualization and analysis of dMRI for neuroscientific studies and patient-specific anatomical assessment. SlicerDMRI has been successfully applied in multiple studies of the human brain in health and disease, and here we especially focus on its cancer research applications. As an extension module of the 3D Slicer medical image computing platform, the SlicerDMRI suite enables dMRI analysis in a clinically relevant multimodal imaging workflow. Core SlicerDMRI functionality includes diffusion tensor estimation, white matter tractography with single and multi-fiber models, and dMRI quantification. SlicerDMRI supports clinical DICOM and research file formats, is open-source and cross-platform, and can be installed as an extension to 3D Slicer (www.slicer.org). More information, videos, tutorials, and sample data are available at dmri.slicer.org.

Multimodal imaging of cerebral microhemorrhages and white matter degradation in geriatric patients with mild traumatic brain injury

“…This atlas is suitable because it allows the whole-brain WM to be parcelled into 800 streamline clusters. 7. The approach to WM prototyping was based upon methods described elsewhere [3,9,22,6,7].…”

Advances in computational and statistical diffusion MRI

“…133,134 The clinical community is becoming increasingly aware that multi-fiber models beyond the diffusion tensor can improve anatomical accuracy of tractography, 11,[135][136][137][138][139][140][141][142] and there is increasing development of open-source dMRI software that moves beyond the diffusion tensor. 10,14,[143][144][145][146][147][148] 'Big data' is another important direction for future developments in computational dMRI. Large open datasets, such as the Human Connectome Project 12 and the UK Biobank, 149 are being acquired and released to enable the study of multimodal imaging, genetics and bioinformatics data.…”

Estimativa de perda de tracto após cirurgia de epilepsia do lobo temporal usando DTI pós-cirurgico

“…Porém, existem alguns problemas nesta aquisição que ocorrem quando o cabeçalho do DICOM que não se iguala com a aquisição real, e de acordo com (NORTON et al, 2017) isso acontece quando os desenvolvedores dos softwares de imagens de ressonância magnética decidem fazer com que os valores sejam mais suavizados para a amostragem. Outro problema é que as imagens DICOM não incluem os valores da estimativa dos tensores em seu cabeçalho, portanto existe uma necessidade de estimá-los a fim de definir os gradientes em que estabelece os valores das suas coordenadas.…”

“…Esse tipo de arquivo tem um formato flexível que inclui um cabeçalho e os arquivos das imagens DTI/DWI. Para que a tractografia funcione de forma eficiente, o criador do módulo (NORTON et al, 2017) implementou uma forma de que o algoritmo recupere os valores das coordenadas utilizando esse cabeçalho a fim de fazer uma amostragem 3D dentro do world space. As equações 3.1 e 3.2 mostra exatamente como são armazenadas em matriz as orientações do módulo da tractrografia:…”

“…Em contrapartida, os valores de gradiente e b-values são armazenados em um vetor que foi disponibilizado pelo processo de aquisição da imagem ponderada por difusão (DWI). Porém, para que o os valores sejam armazenados de maneira correta, (NORTON et al, 2017) implementou em seu módulo uma normalização desses valores utilizando algumas equações. Porém isso resolve apenas em uma parte do problema, pois quando os valores são armazenados na imagem NRRD, os valores de gradiente estão de acordo com seus respectivos b-values.…”