US DE COOKIES Utilitzem cookies necessàries de sistema per al correcte funcionament de la web i cookies opcionals de Google Analytics per obtenir estadístiques de visita. +info
Configuració cookies
Necessàries
Les cookies necessàries són absolutament essencials perquè el lloc web funcioni correctament. Aquesta categoria només inclou galetes que garanteixen funcionalitats bàsiques i funcions de seguretat del lloc web. Aquestes cookies no emmagatzemen cap informació personal.
Nom
Proveïdor
Propietat
Finalitat
Caducitat
+info
_GRECAPTCHA
google.com
Propia
Proveir protecció antispam amb el servei reCaptcha
6 mesos
cc_cookie_accept
fidmag.org
Propia
Usada per confirmar que l'usuari ha confirmat / refusat les cookies (i quins tipus accepta)
1 any
WEB_SESSION
fidmag.org
Propia
Cookie técnica: cookie de sessió PHP. Guarda l'id de sessió d'usuari.
al acabar la sessió
Anàlisi
Les cookies analítiques s'utilitzen per entendre com interactuen els visitants amb el lloc web. Aquestes cookies ajuden a proporcionar informació sobre mètriques, el nombre de visitants, el percentatge de rebots, la font del trànsit, etc.
Nom
Proveïdor
Propietat
Finalitat
Caducitat
+info
_ga
Google Analytics
De tercers
Cookie d'anàlisi o mesurament: Identifica els usuaris i proporciona informació sobre com els usuaris troben la pàgina web i com la utilitzen per a realització d'Informes estadístics
2 anys
_gat_gtag_UA_141706552_1
Google Analytics
De tercers
Cookie d'anàlisi o mesurament: Tracking per part de google per google analytics
1 minut
_gid
Google Analytics
De tercers
Cookie d'anàlisi o mesurament: S'usa per limitar el percentatge de sol·licituds
Servei limitat a col·laboradors/res de la xarxa de centres de Germanes Hospitalàries. Rebreu un missatge al vostre correu-e amb un enllaç per a la descàrrega del present article.
Abstract
Monte-Carlo Diffusion Simulations (MCDS) have been used extensively as a ground truth tool for the validation of microstructure models for Diffusion-Weighted MRI. However, methodological pitfalls in the design of the biomimicking geometrical configurations and the simulation parameters can lead to approximation biases. Such pitfalls affect the reliability of the estimated signal, as well as its validity and reproducibility as ground truth data. In this work, we first present a set of experiments in order to study three critical pitfalls encountered in the design of MCDS in the literature, namely, the number of simulated particles and time steps, simplifications in the intra-axonal substrate representation, and the impact of the substrate's size on the signal stemming from the extra-axonal space. The results obtained show important changes in the simulated signals and the recovered microstructure features when changes in those parameters are introduced. Thereupon, driven by our findings from the first studies, we outline a general framework able to generate complex substrates. We show the framework's capability to overcome the aforementioned simplifications by generating a complex crossing substrate, which preserves the volume in the crossing area and achieves a high packing density. The results presented in this work, along with the simulator developed, pave the way toward more realistic and reproducible Monte-Carlo simulations for Diffusion-Weighted MRI.