Imagens de suscetibilidade com alta resolução angular e estimativa de funções de distribuição de orientação de fibras no cérebro de primatas

Desvendar a microestrutura do tecido cerebral, incluindo características axonais, é um foco principal da pesquisa em neuroimagem. Dentro desse escopo, as propriedades anisotrópicas da suscetibilidade magnética na substância branca têm sido empregadas com sucesso para estimar trajetórias axonais primárias usando modelos mono-tensoriais. No entanto, a suscetibilidade anisotrópica ainda não foi considerada para modelar estruturas de fibra mais complexas dentro de um voxel, como feixes que se intersectam, ou para uma estimativa de funções de distribuição de orientação (ODFs). Essas informações são rotineiramente obtidas por meio de técnicas de imagem por difusão com alta resolução angular (HARDI). Em aplicações a tecidos fixos, no entanto, a imagem ponderada por difusão sofre de uma razão sinal-ruído inerentemente baixa e resolução espacial limitada, levando a altas exigências sobre o desempenho do sistema de gradiente para mitigar essas limitações. No trabalho atual, a imagem de suscetibilidade com alta resolução angular (HARSI) é proposta como uma nova metodologia baseada em fase para estimar ODFs. Um conjunto de dados de eco de gradiente múltiplo foi adquirido em todo o cérebro de um chimpanzé fixo em 61 orientações ao reorientar o espécime no campo magnético. O método do ângulo sólido constante foi adaptado para estimar ODFs baseadas em fase. Dados de HARDI também foram adquiridos para comparação. HARSI produziu informações sobre a arquitetura de fibras do cérebro inteiro, incluindo a identificação de picos de múltiplos feixes que se assemelhavam a características dos resultados de HARDI. Diferenças distintas entre ambos os métodos sugerem que as propriedades de suscetibilidade podem oferecer informações microestruturais complementares. Esses resultados de prova de conceito indicam um potencial para estudar a organização axonal em cérebros de primatas e humanos post-mortem em alta resolução.