USO DE COOKIES Utilizamos cookies necesarias de sistema para el correcto funcionamiento de la web y cookies opcionales de Google Analytics para obtener estadísticas de visita. +info
Configuración cookies
Necesarias
Las cookies necesarias son absolutamente esenciales para que el sitio web funcione correctamente. Esta categoría sólo incluye galletas que garantizan funcionalidades básicas y funciones de seguridad del sitio web. Estas cookies no almacenan información personal.
Nombre
Proveedor
Propiedad
Finalidad
Caducidad
+info
_GRECAPTCHA
google.com
Propia
proveer protección antispam con el servicio el servicio reCaptcha
6 meses
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
Análisis
Les cookies analítiques s'utilitzen per entendre com interactuen els visitantes 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.
Nombre
Proveedor
Propiedad
Finalidad
Caducidad
+info
_ga
Google Analytics
De terceros
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 terceros
Cookie d'anàlisi o mesurament: Tracking per part de google per google analytics
1 minut
_gid
Google Analytics
De terceros
Cookie d'anàlisi o mesurament: S'usa per limitar el percentatge de sol·licituds
Servicio limitado a colaboradores de la res de centros de Hermanas Hospitalarias. Recibireis un mensaje en vuestro correo electrònico con un enlace para la descarga del presente artículo.
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.