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Fractional Anisotropy Derived from the Diffusion Tensor Distribution Function Boosts Power to Detect Alzheimer’s Disease Deficits

机译:由扩散张量分布函数得出的分数各向异性提高了检测阿尔茨海默氏病缺陷的能力

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摘要

PurposeIn diffusion MRI (dMRI), fractional anisotropy derived from the single-tensor model (FADTI) is the most widely used metric to characterize white matter (WM) micro-architecture, despite known limitations in regions with crossing fibers. Due to time constraints when scanning patients in clinical settings, high angular resolution diffusion imaging (HARDI) acquisition protocols, often used to overcome these limitations, are still rare in clinical population studies. However, the tensor distribution function (TDF) may be used to model multiple underlying fibers by representing the diffusion profile as a probabilistic mixture of tensors.
机译:目的在弥散MRI(dMRI)中,尽管已知的局限性有限,但从单张量模型(FA DTI )导出的分数各向异性是表征白质(WM)微结构的最广泛使用的度量标准。交叉纤维。由于在临床环境中扫描患者时的时间限制,经常用于克服这些限制的高角度分辨率扩散成像(HARDI)采集方案在临床人群研究中仍然很少见。但是,张量分布函数(TDF)可通过将扩散轮廓表示为张量的概率混合来用于建模多个基础纤维。

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