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Institut für Neurowissenschaften und Medizin
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Theorie und Simulation

„Three-dimensional Polarized Light Imaging“ (3D-PLI) basiert auf einer voxelweisen Analyse der Messergebnisse, bei der jedem gemessenen Voxel eine einzelne Nervenfaserrichtung zugeordnet wird. Um den Zusammenhang zwischen den berechneten und den gemessenen Faserrichtungen besser zu verstehen und die Genauigkeit der rekonstruierten Faserrichtungen zu erhöhen, werden analytische Methoden und numerische Simulationen entwickelt.

Es wird das gesamte Messverfahren von 3D-PLI simuliert: vom Modell (synthetische Faserkonstellationen) bis hin zum fertigen Bild („Fiber Orientation Map“).

Schematic description of experiment and simulation in 3D Polarized Light Imaging (3D-PLI)

Die Simulationen dienen dazu, Hypothesen über die Faserstruktur des Hirngewebes zu testen. Indem die Faserrichtungen des Simulationsmodells mit Ergebnissen der 3D-PLI Messung verglichen werden, können außerdem mögliche Fehlinterpretationen im Rahmen der Faserrekonstruktion identiziert werden.

Comparison of a simulated and a measured fiber orientation map of the optic chiasm of a human and a hooded seal obtained by 3D Polarized Light Imaging (3D-PLI)

Um die Wechselwirkung von polarisiertem Licht mit Hirngewebe zu modellieren, werden verschiedene Simulationsansätze verfolgt: Die Doppelbrechnung der Nervenfasern wird mit dem „Jones Matrix Calculus“ simuliert. Um andere Effekte wie Streuung und Interferenz zu untersuchen, wird ein parallelisierter „3D Maxwell Solver“ verwendet, der auf einem „Finite-Difference Time-Domain“ Algorithmus basiert. Die Simulationen werden auf dem Superrechner JUQUEEN in Zusammenarbeit mit dem Jülich Supercomputing Centre (JSC) durchgeführt. Für die Simulationen werden komplexe Fasermodelle generiert, die die Untersuchung verschiedener Nervenfaserverläufe im Gehirn ermöglichen.

Ausgewählte Publikationen

  • Menzel, M.; Reckfort, J.; Weigand, D.; Köse, H.; Amunts, K.; Axer, M. Diattenuation of brain tissue and its impact on 3D polarized light imaging. Biomedical Optics Express 8 (2017) 7, 3163 – 3197. https://doi.org/10.1364/BOE.8.003163
  • Menzel, M.; Axer, M.; De Raedt, H.; Michielsen, K. Finite-Difference Time-Domain Simulation for Three-dimensional Polarized Light Imaging. In: Amunts K., Grandinetti L., Lippert T., Petkov N. (eds) Brain-Inspired Computing. BrainComp 2015. Springer, Lecture Notes in Computer Science 10087, Chapter 6 (2016). https://doi.org/10.1007/978-3-319-50862-7_6
  • Axer, M.; Strohmer, S.; Gräßel, D.; Bücker, O.; Dohmen, M.; Reckfort, J.; Zilles, K.; Amunts, K. Estimating Fiber Orientation Distribution Functions in 3D-Polarized Light Imaging. Frontiers in Neuroanatomy 10 (2016) 40. http://doi.org/10.3389/fnana.2016.00040
  • Dohmen, M.; Menzel, M.; Wiese, H.; Reckfort, J.; Hanke, F.; Pietrzyk, U.; Zilles, K.; Amunts, K.; Axer, M. Understanding fiber mixture by simulation in 3D Polarized Light Imaging. NeuroImage 111 (2015), 464 – 475. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2015.02.020
  • Menzel, M.; Michielsen, K.; De Raedt, H.; Reckfort, J.; Amunts, K.; Axer, M. A Jones matrix formalism for simulating three-dimensional polarized light imaging of brain tissue. Journal of the Royal Society Interface 12 (2015), 20150734. https://doi.org/10.1098/rsif.2015.0734

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