sibmedСибирский научный медицинский журналСибирский научный медицинский журнал2410-25122410-2520ИЦиГ СО РАН10.18699/SSMJ20240110sibmed-1393Research ArticleСтатьиСравнение диффузионных методов МРТ при изучении структурной реорганизации головного мозга в раннем постинсультном периодеComparison of diffusion MRI methods in the study of structural reorganization of the brain in the early post-stroke periodhttps://orcid.org/0000-0002-7959-5160СтанкевичЮ. А.StankevichYu. A.

Станкевич Юлия Александровна, к.м.н. 

630090, г. Новосибирск, ул. Институтская, 3а;630090, г. Новосибирск, ул. Пирогова, 1

Yulia A. Stankevich, candidate of medical science 

630090, Novosibirsk, Institutskaya st., 3a;630090, Novosibirsk, Pirogova st., 1

stankevich@tomo.nsc.ruhttps://orcid.org/0000-0002-7947-2953КарабановИ. С.KarabanovI. S.

Карабанов Илья Сергеевич 

630091, г. Новосибирск, Красный пр., 52

Ilya S. Karabanov 

630091, Novosibirsk, Krasny ave., 52

djtyca@gmail.comhttps://orcid.org/0000-0003-3082-2315ПоповВ. В.PopovV. V.

Попов Владимир Владимирович 

630090, г. Новосибирск, ул. Институтская, 3а;630090, г. Новосибирск, ул. Пирогова, 1

Vladimir V. Popov 

630090, Novosibirsk, Institutskaya st., 3a;630090, Novosibirsk, Pirogova st., 1

v.popov1@g.nsu.ruhttps://orcid.org/0000-0002-8880-100XБогомяковаО. Б.BogomyakovaO. B.

Богомякова Ольга Борисовна, к.м.н. 

630090, г. Новосибирск, ул. Институтская, 3а;630090, г. Новосибирск, ул. Пирогова, 1

Olga B. Bogomyakova, candidate of medical sciences 

630090, Novosibirsk, Institutskaya st., 3a;630090, Novosibirsk, Pirogova st., 1

bogom_o@tomo.nsc.ruhttps://orcid.org/0000-0002-1277-4113ТулуповА. А.TulupovA. A.

Тулупов Андрей Александрович, д.м.н., проф., чл.-корр. РАН 

630090, г. Новосибирск, ул. Институтская, 3а;630090, г. Новосибирск, ул. Пирогова, 1

Andrey A. Tulupov, doctor of medical sciences, professor, corresponding member of RAS 

630090, Novosibirsk, Institutskaya st., 3a;630090, Novosibirsk, Pirogova st., 1

taa@tomo.nsc.ruИнститут «Международный томографический центр» СО РАН; Новосибирский государственный университетРоссияInternational Tomography Center of SB RAS; Novosibirsk State UniversityRussian FederationНовосибирский государственный медицинский университет Минздрава РоссииРоссияNovosibirsk State Medical University of Minzdrav of RussiaRussian Federation20240603202444195106Copyright © Станкевич Ю.А., Карабанов И.С., Попов В.В., Богомякова О.Б., Тулупов А.А., 20242024Станкевич Ю.А., Карабанов И.С., Попов В.В., Богомякова О.Б., Тулупов А.А.Stankevich Y.A., Karabanov I.S., Popov V.V., Bogomyakova O.B., Tulupov A.A.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://sibmed.elpub.ru/jour/article/view/1393

Актуальные ведущие исследования в области нейровизуализации сконцентрированы на изучении возможностей использования данных различных диффузионных МР-моделей: диффузионно-тензорная визуализация (DTI), диффузионно-куртозисная визуализация (DKI), диффузионно-спектральная визуализация (DSI), обобщенная визуализация q-выборки (GQI), Q-ball визуализация (QBI) в оценке реорганизации головного мозга. Цель данного исследования – сравнение результатов динамического наблюдения постинсультной реорганизации головного мозга современными диффузионными МР-моделями (DTI, DKI). Материал и методы. На МР-томографе Ingenia 3,0 Тл (Philips, Нидерланды) проведено динамическое МР-обследование головного мозга 129 пациентам на 1–3-и сутки, 7–10-е сутки, 3–4-й месяц после манифестации острого нарушения мозгового кровообращения по рутинному протоколу (DWI-EPI, FLAIR-SPIR, T2-WI, T1W-TFE), дополненного DTI-методом. Производилась его верификация и построение карт DTI, GQI, DKI со сравнением полученных метрик в динамике и между моделями. Результаы и их обсуждение. Выявлено, что фракционная анизотропия (FA) DTI достоверно изменяется от 1–3-х суток к 7–10-м суткам в области инсульта; усредненная, аксиальная и радиальная диффузии повышаются в пораженной области на протяжении трех исследований. Для DKI куртозисная FA достоверно меняется в области поражения к 3–4-му месяцу; средний коэффициент куртозиса снижается ко второму приему в зоне инсульта, аксиальный куртозис уменьшается в той же области на протяжении всех исследований; радиальный куртозис достоверно увеличивается в зоне поражения на протяжении исследования. Полученные результаты подтверждают мировые данные, а также свидетельствуют, что диффузионные метрики позволяют интерпретировать нейропластичность головного мозга при различных заболеваниях, однако это требует дальнейшего изучения. Примененные модели диффузии свидетельствовали о реорганизации области ишемии и интактности контралатеральных отделов. Их использование для динамической оценки постинсультной церебральной реорганизации является перспективным направлением в исследовании механизмов нейропластичности головного мозга.

Current research in the field of neuroimaging is focused on the possibilities of using data from various diffusion MR models: diffusion tensor visualization (DTI), diffusion-curtosis visualization (DKI), diffusion-spectral visualization (DSI), generalized q-sample visualization (GQI), Q-ball visualization (QBI) in the assessment reorganization of the brain. The purpose of this study is to compare the results of dynamic observation of post–stroke brain reorganization by diffusion MR models (DTI, DKI). Material and methods. Dynamic MR examination of the brain of 129 patients was performed on a Ingenia 3.0 T (Philips, Netherlands) on 1–3 days, 7–10 days, 3–4 months after the manifestation of stroke according to a routine protocol (DWI-EPI, FLAIR-SPIR, T2-WI, T1W-TFE) with DTI method. The stroke was verified and DTI, GQI, and DKI maps were built. Results and discussion It was showed that the fractional anisotropy (FA) of DTI significantly changed from 1–3 days to 7–10 days in the stroke area; the mean, axial and radial diffusions increased in the affected area over the three studies. For DKI model – the curtosis FA significantly changed in the lesion area by 3–4 months; the mean curtosis decreased by the second observation in the stroke area, axial curtosis decreased in the same area throughout all studies; radial kurtosis significantly increased in the affected area throughout the study. The results confirm the world data and also indicate that diffusion metrics can interpret the neuroplasticity of the brain in various diseases, however, this requires further study. The applied diffusion models indicated the reorganization of the ischemic area and the intact contralateral area. The use of diffusion models for the dynamic assessment is a promising direction in the study of the neuroplasticity mechanisms.

диффузионно-взвешенные изображенияМРТпостинсультная церебральная реорганизацияdiffusion-weighted imagesMRIpost-stroke cerebral reorganizationReferencesChristidi F., Tsiptsios D., Fotiadou A., Kitmeridou S., Karatzetzou S., Tsamakis K., Sousanidou A., Psatha E.A., Karavasilis E., Seimenis I., … Vadikolias K. Diffusion tensor imaging as a prognostic tool for recovery in acute and hyperacute stroke. Neurol. Int. 2022;14(4):841–874. doi: 10.3390/neurolint14040069Christidi F., Tsiptsios D., Fotiadou A., Kitmeridou S., Karatzetzou S., Tsamakis K., Sousanidou A., Psatha E.A., Karavasilis E., Seimenis I., … Vadikolias K. Diffusion tensor imaging as a prognostic tool for recovery in acute and hyperacute stroke. Neurol. Int. 2022;14(4):841–874. doi: 10.3390/neurolint14040069Тулупов А.А., Коростышевская А.М., Савелов А.А., Станкевич Ю.А., Богомякова О.Б., Василькив Л.М., Петровский Е.Д., Журавлева К.В., Сагдеев Р.З. Магнитный резонанс в оценке циркуляции и массопереноса у человека. Изв. АН. сер. хим. 2021;(12):2266–2277.Tulupov A., Korostyshevskaja A., Savelov A., Stankevich J., Bogomyakova O., Vasil’kiv L., Petrovskij E., Zhuravleva K., Sagdeev R. Magnetic resonance in the evaluation of circulation and mass transfer in human. Russ. Cem. Bull. 2021;70:2266–2277. doi:10.1007/s11172-021-3344-7Tian Q., Fan Q., Witzel T., Polackal M.N., Ohringer N.A., Ngamsombat C., Russo A.W., Machado N., Brewer K., Wang F., … Huang S.Y. Comprehensive diffusion MRI dataset for in vivo human brain microstructure mapping using 300 mT/m gradients. Sci. Data. 2022;9(1):7. doi: 10.1038/s41597-021-01092-6Tian Q., Fan Q., Witzel T., Polackal M.N., Ohringer N.A., Ngamsombat C., Russo A.W., Machado N., Brewer K., Wang F., … Huang S.Y. Comprehensive diffusion MRI dataset for in vivo human brain microstructure mapping using 300 mT/m gradients. Sci. Data. 2022;9(1):7. doi: 10.1038/s41597-021-01092-6Jin Z., Bao Y., Wang Y., Li Z., Zheng X., Long S., Wang Y. Differences between generalized Q-sampling imaging and diffusion tensor imaging in visualization of crossing neural fibers in the brain. Surg. Radiol. Anat. 2019;41(9):1019–1028. doi: 10.1007/s00276-019-02264-1Jin Z., Bao Y., Wang Y., Li Z., Zheng X., Long S., Wang Y. Differences between generalized Q-sampling imaging and diffusion tensor imaging in visualization of crossing neural fibers in the brain. Surg. Radiol. Anat. 2019;41(9):1019–1028. doi: 10.1007/s00276-019-02264-1Кремнева Е.И., Максимов И.И., Добрынина Л.А., Кротенкова М.В. Оценка микроструктуры белого вещества головного мозга по данным диффузионной магнитно-резонансной томографии при церебральной микроангиопатии. Анналы клин. и эксперим. неврол. 2020;14(1):33–43. doi: 10.25692/ACEN.2020.1.4Kremneva E.I., Maksimov I.I., Dobrynina L.A., Krotenkova M.V. Assessment of the microstructure of the white matter of the brain according to diffusion magnetic resonance imaging in cerebral microangiopathy. Annaly klinicheskoy i eksperimental’noy nevrologii = Annals of Clinical and Experimental Neurology. 2020;14(1).33–43. [In Russian]. doi: 10.25692/ACEN.2020.1.4Tonoyan A., Tonoyan A.S., Pronin I.N., Pitskhelauri D., Zakharova N., Khachanova N., Fadeeva L., Pogosbekyan E., Potapov A., Shults E., … Kornienko V.N. Diffusion kurtosis magnetic resonance imaging – a new method of non-gaussian diffusion assessment in neuroradiology. Med. Phys. 2014;4(1):57–63. doi: 10.13140/RG.2.1.3275.2080Tonoyan A., Tonoyan A.S., Pronin I.N., Pitskhelauri D., Zakharova N., Khachanova N., Fadeeva L., Pogosbekyan E., Potapov A., Shults E., … Kornienko V.N. Diffusion kurtosis magnetic resonance imaging – a new method of non-gaussian diffusion assessment in neuroradiology. Med. Phys. 2014;4(1):57–63. doi: 10.13140/RG.2.1.3275.2080Maiter A., Riemer F., Allinson K., Zaccagna F., Crispin-Ortuzar M., Gehrung M., McLean M.A., Priest A.N., Grist J., … Gallagher F.A. Investigating the relationship between diffusion kurtosis tensor imaging (DKTI) and histology within the normal human brain. Sci. Rep. 2021;(11):8857. doi: 10.1038/s41598-021-87857-wMaiter A., Riemer F., Allinson K., Zaccagna F., Crispin-Ortuzar M., Gehrung M., McLean M.A., Priest A.N., Grist J., … Gallagher F.A. Investigating the relationship between diffusion kurtosis tensor imaging (DKTI) and histology within the normal human brain. Sci. Rep. 2021;(11):8857. doi: 10.1038/s41598-021-87857-wАфандиев Р.М., Захарова Н.Е., Погосбекян Э.Л., Потапов А.А., Пронин И.Н. Диффузиoннoтeнзoрная и диффузиoннo-куртoзиcнaя магнитнорезонансная томография в oцeнкe диффузнoгo aкcoнaльнoгo пoврeждeния (обзор литературы). Радиол. – практ. 2021;1(1):77–90. doi: 10.52560/2713-0118-2022-1-77-90Afandiev R.M., Zakharova N.E., Pogosbekyan E.L., Potapov A.A., Pronin I.N. Diffusion tensor and diffusion kurtosis magnetic resonance imaging in the assessment of diffuse axonal injury. Radiologiya – praktika = Radiology – Practice. 2021;1(1):77–90. [In Russian]. doi: 10.52560/2713-0118-2022-1-77-90Chang E.H., Argyelan M., Aggarwal M., Chandon T.S., Karlsgodt K.H., Mori S., Malhotra A.K. The role of myelination in measures of white matter integrity: combination of diffusion tensor imaging and two-photon microscopy of clarity intact brains. Neuroimage. 2017;147(1):253–261. doi: 10.1016/j.neuroimage.2016.11.068Chang E.H., Argyelan M., Aggarwal M., Chandon T.S., Karlsgodt K.H., Mori S., Malhotra A.K. The role of myelination in measures of white matter integrity: combination of diffusion tensor imaging and two-photon microscopy of clarity intact brains. Neuroimage. 2017;147(1):253–261. doi: 10.1016/j.neuroimage.2016.11.068Christidi F., Tsiptsios D., Fotiadou A., Kitmeridou S., Karatzetzou S., Tsamakis K., Sousanidou A., Psatha E.A., Karavasilis E., Seimenis I., Kokkotis C., Aggelousis N., Vadikolias K. Diffusion tensor imaging as a prognostic tool for recovery in acute and hyperacute stroke. Neurol. Int. 2022;14(4):841–874. doi: 10.3390/neurolint14040069Christidi F., Tsiptsios D., Fotiadou A., Kitmeridou S., Karatzetzou S., Tsamakis K., Sousanidou A., Psatha E.A., Karavasilis E., Seimenis I., Kokkotis C., Aggelousis N., Vadikolias K. Diffusion tensor imaging as a prognostic tool for recovery in acute and hyperacute stroke. Neurol. Int. 2022;14(4):841–874. doi: 10.3390/neurolint14040069Гаранина Н.В., Долгушин М.Б., Лаптева М.Г., Фадеева Л.М., Сашин Д.В. Особенности применения диффузионно-куртозисной МРТ в дифференциальной диагностике глиальных опухолей головного мозга и солитарных метастазов. Онкол. ж.: луч. диагност., луч. терапия. 2023;6(1):26–40. doi: 10.37174/2587-7593-2023-6-1-26-40Garanina N.V., Dolgushin M.B., Lapteva M.G., Fadeeva L.M., Sazhin D.V. Features of the use of diffusion-cortical MRI in the differential diagnosis of glial brain tumors and solitary metastases. Onkologicheskiy zhurnal: luchevaya diagnostika, luchevaya terapiya = Journal of Oncology: Diagnostic Radiology and Radiotherapy. 2023;6(1):26–40. [In Russian]. doi: 10.37174/2587-7593-2023-6-1-26-40Hansen B. An introduction to kurtosis fractional anisotropy. AJNR Am. J. Neuroradiol. 2019;40(10):1638–1641. doi: 10.3174/ajnr.A6235Hansen B. An introduction to kurtosis fractional anisotropy. AJNR Am. J. Neuroradiol. 2019;40(10):1638–1641. doi: 10.3174/ajnr.A6235Auriat A.M., Borich M.R., Snow N.J., Wadden K.P., Boyd L.A. Comparing a diffusion tensor and non-tensor approach to white matter fiber tractography in chronic stroke. Neuroimage Clin. 2015;7(1):771–781. doi: 10.1016/j.nicl.2015.03.007Auriat A.M., Borich M.R., Snow N.J., Wadden K.P., Boyd L.A. Comparing a diffusion tensor and non-tensor approach to white matter fiber tractography in chronic stroke. Neuroimage Clin. 2015;7(1):771–781. doi: 10.1016/j.nicl.2015.03.007Zhu L.H., Zhang Z.P., Wang F.N., Cheng Q.H., Guo G. Diffusion kurtosis imaging of microstructural changes in brain tissue affected by acute ischemic stroke in different locations. Neural. Regen. Res. 2019;14(2):272–279. doi: 10.4103/1673-5374.244791Zhu L.H., Zhang Z.P., Wang F.N., Cheng Q.H., Guo G. Diffusion kurtosis imaging of microstructural changes in brain tissue affected by acute ischemic stroke in different locations. Neural. Regen. Res. 2019;14(2):272–279. doi: 10.4103/1673-5374.244791Zhuravleva K.V., Savelov A.A., Korostyshevskaya A.M., Shtark M.B. Diffusional characteristics of brain matter after stroke. Bull. Exp. Biol. Med. 2022;172(4):402–406. doi: 10.1007/s10517-022-05402-9Zhuravleva K.V., Savelov A.A., Korostyshevskaya A.M., Shtark M.B. Diffusional characteristics of brain matter after stroke. Bull. Exp. Biol. Med. 2022;172(4):402–406. doi: 10.1007/s10517-022-05402-9Yin J., Sun H., Wang Z., Ni H., Shen W., Sun P.Z. Diffusion kurtosis imaging of acute infarction: comparison with routine diffusion and follow-up MR imaging. Radiology. 2018;287(2):651–657. doi: 10.1148/radiol.2017170553Yin J., Sun H., Wang Z., Ni H., Shen W., Sun P.Z. Diffusion kurtosis imaging of acute infarction: comparison with routine diffusion and follow-up MR imaging. Radiology. 2018;287(2):651–657. doi: 10.1148/radiol.2017170553Moulton E., Magno S., Valabregue R., Amor-Sahli M., Pires C., Lehéricy S., Leger A., Samson Y., Rosso C. Acute diffusivity biomarkers for prediction of motor and language outcome in mild-to-severe stroke patients. J. Stroke. 2019;50(8):2050–2056. doi: 10.1161/strokeaha.119.024946Moulton E., Magno S., Valabregue R., Amor-Sahli M., Pires C., Lehéricy S., Leger A., Samson Y., Rosso C. Acute diffusivity biomarkers for prediction of motor and language outcome in mild-to-severe stroke patients. J. Stroke. 2019;50(8):2050–2056. doi: 10.1161/strokeaha.119.024946Shao Y., Li L., Peng W., Lu W., Wang Y. Age-related changes in the healthy adult visual pathway: evidence from diffusion tensor imaging with fixel-based analysis. Radiologie (Heidelb). 2023;63(Suppl 2):73–81. doi: 10.1007/s00117-023-01192-xShao Y., Li L., Peng W., Lu W., Wang Y. Age-related changes in the healthy adult visual pathway: evidence from diffusion tensor imaging with fixel-based analysis. Radiologie (Heidelb). 2023;63(Suppl 2):73–81. doi: 10.1007/s00117-023-01192-xHui E.S., Fieremans E., Jensen J.H., Tabesh A., Feng W., Bonilha L., Spampinato M.V., Adams R., Helpern J.A. Stroke assessment with diffusional kurtosis imaging stroke. Stroke. 2012;43(11):2968–2973. doi: 10.1161/strokeaha.112.657742Hui E.S., Fieremans E., Jensen J.H., Tabesh A., Feng W., Bonilha L., Spampinato M.V., Adams R., Helpern J.A. Stroke assessment with diffusional kurtosis imaging stroke. Stroke. 2012;43(11):2968–2973. doi: 10.1161/strokeaha.112.657742Lancaster M.A., Olson D.V., McCrea M.A., Nelson L.D., LaRoche A.A., Muftuler L.T. Acute white matter changes following sport-related concussion: A serial diffusion tensor and diffusion kurtosis tensor imaging study. Hum. Brain. Mapp. 2016;37(11):3821–3834. doi: 10.1002/hbm.23278Lancaster M.A., Olson D.V., McCrea M.A., Nelson L.D., LaRoche A.A., Muftuler L.T. Acute white matter changes following sport-related concussion: A serial diffusion tensor and diffusion kurtosis tensor imaging study. Hum. Brain. Mapp. 2016;37(11):3821–3834. doi: 10.1002/hbm.23278Spampinato M.V., Chan C., Jensen J.H., Helpern J.A., Bonilha L., Kautz S.A., Nietert P.J., Feng W. Diffusional kurtosis imaging and motor outcome in acute ischemic stroke. AJNR Am. J. Neuroradiol. 2017;38(7):1328–1334. doi: 10.3174/ajnr.A5180Spampinato M.V., Chan C., Jensen J.H., Helpern J.A., Bonilha L., Kautz S.A., Nietert P.J., Feng W. Diffusional kurtosis imaging and motor outcome in acute ischemic stroke. AJNR Am. J. Neuroradiol. 2017;38(7):1328–1334. doi: 10.3174/ajnr.A5180Alexander A.L., Hurley S.A., Samsonov A.A., Adluru N., Hosseinbor A.P., Mossahebi P., Tromp do P.M., Zakszewski E., Field A.S. Characterization of cerebral white matter properties using quantitative magnetic resonance imaging stains. Brain Connect. 2011;1(6):423–446. doi: 10.1089/brain.2011.0071Alexander A.L., Hurley S.A., Samsonov A.A., Adluru N., Hosseinbor A.P., Mossahebi P., Tromp do P.M., Zakszewski E., Field A.S. Characterization of cerebral white matter properties using quantitative magnetic resonance imaging stains. Brain Connect. 2011;1(6):423–446. doi: 10.1089/brain.2011.0071Кремнева Е.И., Максимов И.И., Добрынина Л.А., Кротенкова М.В. Оценка микроструктуры белого вещества головного мозга по данным диффузионной магнитно-резонансной томографии при церебральной микроангиопатии. Анналы клин. и эксперим. неврол. 2020;14(1):33–43. doi: 10.25692/acen.2020.1.4Kremneva E., Maksimov I., Dobrynina L., Krotenkova M. The assessment of cerebral white matter microstructure in cerebral small vessel disease based on the diffusion-weighted magnetic resonance imaging. Annaly klinicheskoy i eksperimental’noy nevrologii = Annals of Clinical and Experimental Neurology. 2020;14(1):33–43. [In Russian]. doi: 10.25692/acer.20.1.4Suo X., Guo L., Fu D., Ding H., Li Y., Qin W. A comparative study of diffusion fiber reconstruction models for pyramidal tract branches. Front. Neurosci. 2021;15:777377. doi: 10.3389/fnins.2021.777377Suo X., Guo L., Fu D., Ding H., Li Y., Qin W. A comparative study of diffusion fiber reconstruction models for pyramidal tract branches. Front. Neurosci. 2021;15:777377. doi: 10.3389/fnins.2021.777377Poot D.H., Dekker A.J., Achten E., Verhoye M., Sijbers J. Optimal experimental design for diffusion kurtosis imaging. IEEE Trans. Med. Imaging. 2010;29(3):819–829. doi: 10.1109/TMI.2009.2037915Poot D.H., Dekker A.J., Achten E., Verhoye M., Sijbers J. Optimal experimental design for diffusion kurtosis imaging. IEEE Trans. Med. Imaging. 2010;29(3):819–829. doi: 10.1109/TMI.2009.2037915Hodgson K., Adluru G., Richards L.G., Majersik J., Stoddard G., Adluru N., DiBella E. Predicting motor outcomes in stroke patients using diffusion spectrum MRI microstructural measures. Front. Neurol. 2019;10:72. doi: 10.3389/fneur.2019.00072Hodgson K., Adluru G., Richards L.G., Majersik J., Stoddard G., Adluru N., DiBella E. Predicting motor outcomes in stroke patients using diffusion spectrum MRI microstructural measures. Front. Neurol. 2019;10:72. doi: 10.3389/fneur.2019.00072Fenfen S., Yingwen H., Jingru W., Wenjun H., Zhiyong Z. Research progress in diffusion spectrum imaging. Brain Sci. 2023;13(10):1497. doi: 10.3390/brainsci13101497Fenfen S., Yingwen H., Jingru W., Wenjun H., Zhiyong Z. Research progress in diffusion spectrum imaging. Brain Sci. 2023;13(10):1497. doi: 10.3390/brainsci13101497Haghighi F., Nezamzadeh M., Mohammadi-Mobarakeh N. Improved human brain tractographs using multi-shell q-ball diffusion magnetic resonance imaging compared with DTI. JAMSAT. 2021;6(1):14–23. doi: 10.30476/JAMSAT.2021.48382Haghighi F., Nezamzadeh M., Mohammadi-Mobarakeh N. Improved human brain tractographs using multi-shell q-ball diffusion magnetic resonance imaging compared with DTI. JAMSAT. 2021;6(1):14–23. doi: 10.30476/JAMSAT.2021.48382Jin Z., Bao Y., Wang Y., Li Z., Zheng X., Long S., Wang Y. Differences between generalized Q-sampling imaging and diffusion tensor imaging in visualization of crossing neural fibers in the brain. Surg. Radiol. Anat. 2019;41(9):1019–1028. doi: 10.1007/s00276-019-02264-1Jin Z., Bao Y., Wang Y., Li Z., Zheng X., Long S., Wang Y. Differences between generalized Q-sampling imaging and diffusion tensor imaging in visualization of crossing neural fibers in the brain. Surg. Radiol. Anat. 2019;41(9):1019–1028. doi: 10.1007/s00276-019-02264-1

The authors declare that there are no conflicts of interest present.