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An Information Theoretic Approach Characterizing Diffusion Anisotropy in Diffusion-weighted Magnetic Resonance Images

机译:表征扩散加权磁共振图像中的各向异性的信息论方法

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摘要

We propose an alternative approach that does not rely on tensor models for characterizing diffusion anisotropy from diffusion-weighted magnetic resonance images. Information content inherent in the diffusion attenuation values are the only measures needed for our characterization. We explore the information content inherent in these values. We calculate Shannon''s entropy on the diffusion attenuation values measured across the applied diffusion-sensitizing gradient directions. This method is evaluated with data generated with different diffusion gradient encoding schemes demonstrating the validity of our approach and its potential use to better differentiate between brain tissue types over tensor-based measures
机译:我们提出一种不依赖于从扩散加权磁共振图像表征扩散各向异性的张量模型的替代方法。漫射衰减值中固有的信息内容是我们表征所需的唯一措施。我们探索这些值固有的信息内容。我们计算Shannon'在跨施加的扩散致敏梯度方向上测量的扩散衰减值的熵。使用不同的扩散梯度编码方案产生的数据评估该方法,证明了我们方法的有效性及其潜在用来更好地区分脑组织类型在张于张量的措施

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