Key points are not available for this paper at this time.
संक्षेप में डबल डिफ्यूजन एन्कोडिंग (DDE) डिफ्यूजन MRI को माइक्रो-स्ट्रक्चरल फीचर्स की एक विस्तृत श्रृंखला के प्रति संवेदनशील बनाता है, और अधिग्रहित डेटा को विभिन्न तरीकों से विश्लेषित किया जा सकता है। कॉरिलेशन टेंसर इमेजिंग (CTI) DDE का उपयोग करके डिफ्यूजियल कुर्तोसिस के तीन घटकों को हल करता है: समआकार, विषमआकार, और सूक्ष्म। सूक्ष्म कुर्तोसिस का अनुमान एकल डिफ्यूजन एन्कोडिंग (SDE) और समान b-मूल्य पर समानांतर DDE संकेतों के बीच के विपरीत से लगाया जाता है। एक और दृष्टिकोण है मल्टी-गौसीयन एक्सचेंज (MGE), जो एक्सचेंज को मापने के लिए DDE का उपयोग करता है। एक्सचेंज के प्रति संवेदनशीलता समान b-मूल्य पर SDE और DDE संकेतों के विपरीत करके प्राप्त की जाती है। CTI और MGE सूक्ष्म कुर्तोसिस और एक्सचेंज को गुणांक करने के लिए उसी संकेत विपरीत का उपयोग करते हैं, और यह अध्ययन इन दोनों मात्राओं के बीच के आपसी संबंध की जांच करता है। हम विभिन्न ज्यामितियों में विभिन्न स्तर के एक्सचेंज के साथ मोंटे-कार्लो सिमुलेशन करते हैं और CTI और MGE से प्राप्त मापदंडों के व्यवहार का अध्ययन करते हैं। हम यह निष्कर्ष निकाला कि CTI से सूक्ष्म कुर्तोसिस एक्सचेंज दर के प्रति संवेदनशील है। सूक्ष्म कुर्तोसिस को एक्सचेंज से अलग करने के प्रयास में, हम एक ह्यूरिस्टिक संकेत प्रतिनिधित्व का प्रस्ताव करते हैं जिसे µMGE (MGE में सूक्ष्म कुर्तोसिस को शामिल करना) कहा जाता है, जो विभेदक रूपों के माध्यम से दोनों प्रभावों को ध्यान में रखता है, जिसमें एक्सचेंज और सूक्ष्म कुर्तोसिस के विभिन्न मिश्रण समय के साथ अलग-अलग हस्ताक्षर होते हैं: एक्सचेंज संकेत पर मिश्रण समय की निर्भरता का कारण बनता है जबकि सूक्ष्म कुर्तोसिस नहीं करता। हम पाते हैं कि µMGE को विभिन्न मिश्रण समय के लिए समानांतर और ऑर्थोगोनल DDE के साथ अधिग्रहित डेटा पर लागू करने से एक्सचेंज और तीनों स्रोतों के कुर्तोसिस का अनुमान लगाया जा सकता है।
चाकविज़रा एट अल। (सोमवार) ने इस प्रश्न का अध्ययन किया।