{"data":{"id":"10.60692/2znmn-fy348","type":"dois","attributes":{"doi":"10.60692/2znmn-fy348","prefix":"10.60692","suffix":"2znmn-fy348","identifiers":[{"identifier":"https://openalex.org/W2883215471","identifierType":"Other"}],"alternateIdentifiers":[{"alternateIdentifierType":"Other","alternateIdentifier":"https://openalex.org/W2883215471"}],"creators":[{"name":"Geng Chen","nameType":"Personal","familyName":"Geng Chen","affiliation":["University of North Carolina at Chapel Hill","Imaging Center"],"nameIdentifiers":[{"nameIdentifier":"0000-0002-1725-2816","nameIdentifierScheme":"ORCID"}]},{"name":"Bin Dong","nameType":"Personal","familyName":"Bin Dong","affiliation":["Peking University","Peking University International Hospital"],"nameIdentifiers":[{"nameIdentifier":"0000-0003-1193-3888","nameIdentifierScheme":"ORCID"}]},{"name":"Yong Zhang","nameType":"Personal","familyName":"Yong Zhang","affiliation":["Huawei Technologies (Canada)"],"nameIdentifiers":[{"nameIdentifier":"0000-0002-6355-9923","nameIdentifierScheme":"ORCID"}]},{"name":"Weili Lin","nameType":"Personal","familyName":"Weili Lin","affiliation":["University of North Carolina at Chapel Hill","Imaging Center"],"nameIdentifiers":[{"nameIdentifier":"0000-0002-2900-8204","nameIdentifierScheme":"ORCID"}]},{"name":"Dinggang Shen","nameType":"Personal","familyName":"Dinggang Shen","affiliation":["University of North Carolina at Chapel Hill","Imaging Center","Korea University"],"nameIdentifiers":[{"nameIdentifier":"0000-0002-7934-5698","nameIdentifierScheme":"ORCID"}]},{"name":"Pew Thian Yap","nameType":"Personal","familyName":"Pew Thian Yap","affiliation":["University of North Carolina at Chapel Hill","Imaging Center"],"nameIdentifiers":[{"nameIdentifier":"0000-0003-1489-2102","nameIdentifierScheme":"ORCID"}]}],"titles":[{"title":"Angular Upsampling in Infant Diffusion MRI Using Neighborhood Matching in x-q Space"},{"lang":"ara","title":"التصغير الزاوي في التصوير بالرنين المغناطيسي لانتشار الرضع باستخدام مطابقة الحي في مساحة x - q","titleType":"TranslatedTitle"},{"lang":"fra","title":"Suréchantillonnage angulaire en IRM de diffusion infantile à l'aide de la correspondance de quartier dans l'espace x-q","titleType":"TranslatedTitle"},{"lang":"spa","title":"Muestreo ascendente angular en resonancia magnética de difusión infantil utilizando emparejamiento de vecindario en espacio x-q","titleType":"TranslatedTitle"}],"publisher":"OpenAlex","container":{},"publicationYear":2018,"subjects":[{"subject":"Diffusion Magnetic Resonance Imaging"},{"subject":"Radiology, Nuclear Medicine and Imaging"},{"subject":"Medicine"},{"subject":"Health Sciences"},{"subject":"Inverse Problems in Mathematical Physics and Imaging"},{"subject":"Mathematical Physics"},{"subject":"FOS: Mathematics","schemeUri":"http://www.oecd.org/science/inno/38235147.pdf","subjectScheme":"Fields of Science and Technology (FOS)"},{"subject":"Mathematics"},{"subject":"Physical Sciences"},{"subject":"Nuclear Magnetic Resonance Applications in Various Fields"},{"subject":"Nuclear and High Energy Physics"},{"subject":"Physics and Astronomy"},{"subject":"Diffusion MRI"},{"subject":"Anisotropic Water Diffusion"},{"subject":"Diffusion"},{"subject":"Upsampling"},{"subject":"Spherical harmonics"},{"subject":"Regularization (linguistics)"},{"subject":"Interpolation (computer graphics)"},{"subject":"Computer science"},{"subject":"Algorithm"},{"subject":"Matching (statistics)"},{"subject":"Scanner"},{"subject":"Artificial intelligence"},{"subject":"Mathematical analysis"},{"subject":"Physics"},{"subject":"Magnetic resonance imaging"},{"subject":"Statistics"},{"subject":"Motion (physics)"},{"subject":"Image (mathematics)"},{"subject":"Radiology"},{"subject":"Thermodynamics"}],"contributors":[],"dates":[{"date":"2018-09-07","dateType":"Issued"}],"language":"en","types":{"ris":"RPRT","bibtex":"article","citeproc":"article-journal","schemaOrg":"ScholarlyArticle","resourceType":"","resourceTypeGeneral":"Text"},"relatedIdentifiers":[{"relationType":"HasVersion","relatedIdentifier":"10.60692/hqsbg-2qz65","relatedIdentifierType":"DOI"}],"relatedItems":[],"sizes":[],"formats":[],"version":"v1","rightsList":[{"rights":"cc-by"}],"descriptions":[{"description":"Diffusion MRI requires sufficient coverage of the diffusion wavevector space, also known as the q-space, to adequately capture the pattern of water diffusion in various directions and scales. As a result, the acquisition time can be prohibitive for individuals who are unable to stay still in the scanner for an extensive period of time, such as infants. To address this problem, in this paper we harness non-local self-similar information in the x-q space of diffusion MRI data for q-space upsampling. Specifically, we first perform neighborhood matching to establish the relationships of signals in x-q space. The signal relationships are then used to regularize an ill-posed inverse problem related to the estimation of high angular resolution diffusion MRI data from its low-resolution counterpart. Our framework allows information from curved white matter structures to be used for effective regularization of the otherwise ill-posed problem. Extensive evaluations using synthetic and infant diffusion MRI data demonstrate the effectiveness of our method. Compared with the widely adopted interpolation methods using spherical radial basis functions and spherical harmonics, our method is able to produce high angular resolution diffusion MRI data with greater quality, both qualitatively and quantitatively.","descriptionType":"Abstract"},{"lang":"ara","description":"يتطلب التصوير بالرنين المغناطيسي للانتشار تغطية كافية لمساحة ناقل موجة الانتشار، والمعروفة أيضًا باسم فضاء q، لالتقاط نمط انتشار الماء بشكل كافٍ في مختلف الاتجاهات والمقاييس. ونتيجة لذلك، يمكن أن يكون وقت الاستحواذ باهظًا بالنسبة للأفراد غير القادرين على البقاء في الماسح الضوئي لفترة طويلة من الزمن، مثل الرضع. لمعالجة هذه المشكلة، نقوم في هذه الورقة بتسخير معلومات مماثلة ذاتية غير محلية في فضاء x - q لبيانات التصوير بالرنين المغناطيسي للانتشار من أجل زيادة مساحة q. على وجه التحديد، نقوم أولاً بمطابقة الأحياء لإنشاء علاقات الإشارات في مساحة x - q. ثم يتم استخدام علاقات الإشارة لتنظيم مشكلة عكسية سيئة تتعلق بتقدير بيانات التصوير بالرنين المغناطيسي ذات الانتشار الزاوي العالي من نظيرتها منخفضة الدقة. يسمح إطارنا باستخدام المعلومات من هياكل المادة البيضاء المنحنية لتسوية فعالة للمشكلة المطروحة بطريقة سيئة. تُظهر التقييمات المكثفة باستخدام بيانات التصوير بالرنين المغناطيسي الاصطناعي وانتشار الرضع فعالية طريقتنا. بالمقارنة مع طرق الاستيفاء المعتمدة على نطاق واسع باستخدام وظائف الأساس الكروي الشعاعي والتوافقيات الكروية، فإن طريقتنا قادرة على إنتاج بيانات التصوير بالرنين المغناطيسي ذات الانتشار الزاوي العالي بجودة أكبر، من الناحيتين النوعية والكمية.","descriptionType":"Other"},{"lang":"fra","description":"L'IRM de diffusion nécessite une couverture suffisante de l'espace du vecteur d'onde de diffusion, également connu sous le nom d'espace q, pour capturer de manière adéquate le schéma de diffusion de l'eau dans diverses directions et échelles. Par conséquent, le temps d'acquisition peut être prohibitif pour les personnes qui ne peuvent pas rester immobiles dans le scanner pendant une longue période, comme les nourrissons. Pour résoudre ce problème, dans cet article, nous exploitons des informations auto-similaires non locales dans l'espace x-q des données IRM de diffusion pour le suréchantillonnage de l'espace q. Plus précisément, nous effectuons d'abord une correspondance de voisinage pour établir les relations des signaux dans l'espace x-q. Les relations de signal sont ensuite utilisées pour régulariser un problème inverse mal posé lié à l'estimation de données IRM de diffusion à haute résolution angulaire à partir de son homologue à basse résolution. Notre cadre permet d'utiliser des informations provenant de structures courbes de matière blanche pour une régularisation efficace du problème autrement mal posé. Des évaluations approfondies utilisant des données d'IRM de diffusion synthétique et infantile démontrent l'efficacité de notre méthode. Par rapport aux méthodes d'interpolation largement adoptées utilisant des fonctions de base radiales sphériques et des harmoniques sphériques, notre méthode est capable de produire des données IRM de diffusion à haute résolution angulaire avec une meilleure qualité, à la fois qualitativement et quantitativement.","descriptionType":"Other"},{"lang":"spa","description":"La resonancia magnética de difusión requiere una cobertura suficiente del espacio del vector de onda de difusión, también conocido como espacio q, para capturar adecuadamente el patrón de difusión del agua en varias direcciones y escalas. Como resultado, el tiempo de adquisición puede ser prohibitivo para las personas que no pueden permanecer quietas en el escáner durante un período prolongado de tiempo, como los bebés. Para abordar este problema, en este documento aprovechamos la información autosimilar no local en el espacio x-q de los datos de resonancia magnética de difusión para el muestreo ascendente del espacio q. Específicamente, primero realizamos el emparejamiento de vecindarios para establecer las relaciones de las señales en el espacio x-q. Las relaciones de señal se utilizan para regularizar un problema inverso mal planteado relacionado con la estimación de datos de IRM de difusión de alta resolución angular de su contraparte de baja resolución. Nuestro marco permite que la información de las estructuras curvas de la materia blanca se utilice para la regularización efectiva del problema que de otro modo estaría mal planteado. Las evaluaciones exhaustivas utilizando datos de resonancia magnética de difusión sintética e infantil demuestran la efectividad de nuestro método. En comparación con los métodos de interpolación ampliamente adoptados que utilizan funciones de base radial esférica y armónicos esféricos, nuestro método es capaz de producir datos de IRM de difusión de alta resolución angular con mayor calidad, tanto cualitativa como cuantitativamente.","descriptionType":"Other"}],"geoLocations":[],"fundingReferences":[],"xml":"<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<resource xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns="http://datacite.org/schema/kernel-4" xsi:schemaLocation="http://datacite.org/schema/kernel-4 http://schema.datacite.org/meta/kernel-4/metadata.xsd">
  <identifier identifierType="DOI">10.60692/2ZNMN-FY348</identifier>
  <creators>
    <creator>
      <creatorName nameType="Personal">Geng Chen</creatorName>
      <familyName>Geng Chen</familyName>
      <nameIdentifier nameIdentifierScheme="ORCID" schemeURI="">0000-0002-1725-2816</nameIdentifier>
      <affiliation>University of North Carolina at Chapel Hill</affiliation>
      <affiliation>Imaging Center</affiliation>
    </creator>
    <creator>
      <creatorName nameType="Personal">Bin Dong</creatorName>
      <familyName>Bin Dong</familyName>
      <nameIdentifier nameIdentifierScheme="ORCID" schemeURI="">0000-0003-1193-3888</nameIdentifier>
      <affiliation>Peking University</affiliation>
      <affiliation>Peking University International Hospital</affiliation>
    </creator>
    <creator>
      <creatorName nameType="Personal">Yong Zhang</creatorName>
      <familyName>Yong Zhang</familyName>
      <nameIdentifier nameIdentifierScheme="ORCID" schemeURI="">0000-0002-6355-9923</nameIdentifier>
      <affiliation>Huawei Technologies (Canada)</affiliation>
    </creator>
    <creator>
      <creatorName nameType="Personal">Weili Lin</creatorName>
      <familyName>Weili Lin</familyName>
      <nameIdentifier nameIdentifierScheme="ORCID" schemeURI="">0000-0002-2900-8204</nameIdentifier>
      <affiliation>University of North Carolina at Chapel Hill</affiliation>
      <affiliation>Imaging Center</affiliation>
    </creator>
    <creator>
      <creatorName nameType="Personal">Dinggang Shen</creatorName>
      <familyName>Dinggang Shen</familyName>
      <nameIdentifier nameIdentifierScheme="ORCID" schemeURI="">0000-0002-7934-5698</nameIdentifier>
      <affiliation>University of North Carolina at Chapel Hill</affiliation>
      <affiliation>Imaging Center</affiliation>
      <affiliation>Korea University</affiliation>
    </creator>
    <creator>
      <creatorName nameType="Personal">Pew Thian Yap</creatorName>
      <familyName>Pew Thian Yap</familyName>
      <nameIdentifier nameIdentifierScheme="ORCID" schemeURI="">0000-0003-1489-2102</nameIdentifier>
      <affiliation>University of North Carolina at Chapel Hill</affiliation>
      <affiliation>Imaging Center</affiliation>
    </creator>
  </creators>
  <titles>
    <title>Angular Upsampling in Infant Diffusion MRI Using Neighborhood Matching in x-q Space</title>
    <title titleType="TranslatedTitle" xml:lang="ara">التصغير الزاوي في التصوير بالرنين المغناطيسي لانتشار الرضع باستخدام مطابقة الحي في مساحة x - q</title>
    <title titleType="TranslatedTitle" xml:lang="fra">Suréchantillonnage angulaire en IRM de diffusion infantile à l'aide de la correspondance de quartier dans l'espace x-q</title>
    <title titleType="TranslatedTitle" xml:lang="spa">Muestreo ascendente angular en resonancia magnética de difusión infantil utilizando emparejamiento de vecindario en espacio x-q</title>
  </titles>
  <publisher>OpenAlex</publisher>
  <publicationYear>2018</publicationYear>
  <resourceType resourceTypeGeneral="Text"/>
  <subjects>
    <subject>Diffusion Magnetic Resonance Imaging</subject>
    <subject>Radiology, Nuclear Medicine and Imaging</subject>
    <subject>Medicine</subject>
    <subject>Health Sciences</subject>
    <subject>Inverse Problems in Mathematical Physics and Imaging</subject>
    <subject>Mathematical Physics</subject>
    <subject>Mathematics</subject>
    <subject>Physical Sciences</subject>
    <subject>Nuclear Magnetic Resonance Applications in Various Fields</subject>
    <subject>Nuclear and High Energy Physics</subject>
    <subject>Physics and Astronomy</subject>
    <subject>Diffusion MRI</subject>
    <subject>Anisotropic Water Diffusion</subject>
    <subject>Diffusion</subject>
    <subject>Upsampling</subject>
    <subject>Spherical harmonics</subject>
    <subject>Regularization (linguistics)</subject>
    <subject>Interpolation (computer graphics)</subject>
    <subject>Computer science</subject>
    <subject>Algorithm</subject>
    <subject>Matching (statistics)</subject>
    <subject>Scanner</subject>
    <subject>Artificial intelligence</subject>
    <subject>Mathematical analysis</subject>
    <subject>Physics</subject>
    <subject>Magnetic resonance imaging</subject>
    <subject>Statistics</subject>
    <subject>Motion (physics)</subject>
    <subject>Image (mathematics)</subject>
    <subject>Radiology</subject>
    <subject>Thermodynamics</subject>
  </subjects>
  <dates>
    <date dateType="Issued">2018-09-07</date>
  </dates>
  <language>eng</language>
  <alternateIdentifiers>
    <alternateIdentifier alternateIdentifierType="Other">https://openalex.org/W2883215471</alternateIdentifier>
  </alternateIdentifiers>
  <relatedIdentifiers>
    <relatedIdentifier relatedIdentifierType="DOI" relationType="HasVersion">10.60692/hqsbg-2qz65</relatedIdentifier>
  </relatedIdentifiers>
  <sizes/>
  <formats/>
  <version>v1</version>
  <rightsList>
    <rights>cc-by</rights>
  </rightsList>
  <descriptions>
    <description descriptionType="Abstract">Diffusion MRI requires sufficient coverage of the diffusion wavevector space, also known as the q-space, to adequately capture the pattern of water diffusion in various directions and scales. As a result, the acquisition time can be prohibitive for individuals who are unable to stay still in the scanner for an extensive period of time, such as infants. To address this problem, in this paper we harness non-local self-similar information in the x-q space of diffusion MRI data for q-space upsampling. Specifically, we first perform neighborhood matching to establish the relationships of signals in x-q space. The signal relationships are then used to regularize an ill-posed inverse problem related to the estimation of high angular resolution diffusion MRI data from its low-resolution counterpart. Our framework allows information from curved white matter structures to be used for effective regularization of the otherwise ill-posed problem. Extensive evaluations using synthetic and infant diffusion MRI data demonstrate the effectiveness of our method. Compared with the widely adopted interpolation methods using spherical radial basis functions and spherical harmonics, our method is able to produce high angular resolution diffusion MRI data with greater quality, both qualitatively and quantitatively.</description>
    <description xml:lang="ara" descriptionType="Other">يتطلب التصوير بالرنين المغناطيسي للانتشار تغطية كافية لمساحة ناقل موجة الانتشار، والمعروفة أيضًا باسم فضاء q، لالتقاط نمط انتشار الماء بشكل كافٍ في مختلف الاتجاهات والمقاييس. ونتيجة لذلك، يمكن أن يكون وقت الاستحواذ باهظًا بالنسبة للأفراد غير القادرين على البقاء في الماسح الضوئي لفترة طويلة من الزمن، مثل الرضع. لمعالجة هذه المشكلة، نقوم في هذه الورقة بتسخير معلومات مماثلة ذاتية غير محلية في فضاء x - q لبيانات التصوير بالرنين المغناطيسي للانتشار من أجل زيادة مساحة q. على وجه التحديد، نقوم أولاً بمطابقة الأحياء لإنشاء علاقات الإشارات في مساحة x - q. ثم يتم استخدام علاقات الإشارة لتنظيم مشكلة عكسية سيئة تتعلق بتقدير بيانات التصوير بالرنين المغناطيسي ذات الانتشار الزاوي العالي من نظيرتها منخفضة الدقة. يسمح إطارنا باستخدام المعلومات من هياكل المادة البيضاء المنحنية لتسوية فعالة للمشكلة المطروحة بطريقة سيئة. تُظهر التقييمات المكثفة باستخدام بيانات التصوير بالرنين المغناطيسي الاصطناعي وانتشار الرضع فعالية طريقتنا. بالمقارنة مع طرق الاستيفاء المعتمدة على نطاق واسع باستخدام وظائف الأساس الكروي الشعاعي والتوافقيات الكروية، فإن طريقتنا قادرة على إنتاج بيانات التصوير بالرنين المغناطيسي ذات الانتشار الزاوي العالي بجودة أكبر، من الناحيتين النوعية والكمية.</description>
    <description xml:lang="fra" descriptionType="Other">L'IRM de diffusion nécessite une couverture suffisante de l'espace du vecteur d'onde de diffusion, également connu sous le nom d'espace q, pour capturer de manière adéquate le schéma de diffusion de l'eau dans diverses directions et échelles. Par conséquent, le temps d'acquisition peut être prohibitif pour les personnes qui ne peuvent pas rester immobiles dans le scanner pendant une longue période, comme les nourrissons. Pour résoudre ce problème, dans cet article, nous exploitons des informations auto-similaires non locales dans l'espace x-q des données IRM de diffusion pour le suréchantillonnage de l'espace q. Plus précisément, nous effectuons d'abord une correspondance de voisinage pour établir les relations des signaux dans l'espace x-q. Les relations de signal sont ensuite utilisées pour régulariser un problème inverse mal posé lié à l'estimation de données IRM de diffusion à haute résolution angulaire à partir de son homologue à basse résolution. Notre cadre permet d'utiliser des informations provenant de structures courbes de matière blanche pour une régularisation efficace du problème autrement mal posé. Des évaluations approfondies utilisant des données d'IRM de diffusion synthétique et infantile démontrent l'efficacité de notre méthode. Par rapport aux méthodes d'interpolation largement adoptées utilisant des fonctions de base radiales sphériques et des harmoniques sphériques, notre méthode est capable de produire des données IRM de diffusion à haute résolution angulaire avec une meilleure qualité, à la fois qualitativement et quantitativement.</description>
    <description xml:lang="spa" descriptionType="Other">La resonancia magnética de difusión requiere una cobertura suficiente del espacio del vector de onda de difusión, también conocido como espacio q, para capturar adecuadamente el patrón de difusión del agua en varias direcciones y escalas. Como resultado, el tiempo de adquisición puede ser prohibitivo para las personas que no pueden permanecer quietas en el escáner durante un período prolongado de tiempo, como los bebés. Para abordar este problema, en este documento aprovechamos la información autosimilar no local en el espacio x-q de los datos de resonancia magnética de difusión para el muestreo ascendente del espacio q. Específicamente, primero realizamos el emparejamiento de vecindarios para establecer las relaciones de las señales en el espacio x-q. Las relaciones de señal se utilizan para regularizar un problema inverso mal planteado relacionado con la estimación de datos de IRM de difusión de alta resolución angular de su contraparte de baja resolución. Nuestro marco permite que la información de las estructuras curvas de la materia blanca se utilice para la regularización efectiva del problema que de otro modo estaría mal planteado. Las evaluaciones exhaustivas utilizando datos de resonancia magnética de difusión sintética e infantil demuestran la efectividad de nuestro método. En comparación con los métodos de interpolación ampliamente adoptados que utilizan funciones de base radial esférica y armónicos esféricos, nuestro método es capaz de producir datos de IRM de difusión de alta resolución angular con mayor calidad, tanto cualitativa como cuantitativamente.</description>
  </descriptions>
</resource>
","url":"https://gresis.osc.int//doi/10.60692/2znmn-fy348","contentUrl":null,"metadataVersion":0,"schemaVersion":"http://datacite.org/schema/kernel-4","source":"api","isActive":true,"state":"findable","reason":null,"viewCount":0,"viewsOverTime":[],"downloadCount":0,"downloadsOverTime":[],"referenceCount":0,"citationCount":0,"citationsOverTime":[],"partCount":0,"partOfCount":0,"versionCount":1,"versionOfCount":0,"created":"2024-05-31T12:35:10.000Z","registered":"2024-05-31T12:35:10.000Z","published":"2018","updated":"2024-06-04T12:34:58.000Z"},"relationships":{"client":{"data":{"id":"iapx.bsycxq","type":"clients"}},"provider":{"data":{"id":"iapx","type":"providers"}},"media":{"data":{"id":"10.60692/2znmn-fy348","type":"media"}},"references":{"data":[]},"citations":{"data":[]},"parts":{"data":[]},"partOf":{"data":[]},"versions":{"data":[{"id":"10.60692/hqsbg-2qz65","type":"dois"}]},"versionOf":{"data":[]}}}}