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tags: C13Lab
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# ratcortex-dwi-streams

:::info
Scripts to process dMRI volumes and create cortical streamlines in rat data.
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:::spoiler **Raw bruker data; how to convert to Mrtrix format.**

A partir de la carpeta de datos `bruker_data_folder` (generada por el software _Paravision_ de _Bruker_) se crean los archivos `*.mih` ([MRtrix image format header](https://mrtrix.readthedocs.io/en/latest/getting_started/image_data.html#mrtrix-image-formats-mih-mif)) de los volúmenes contenidos en dicha carpeta, con el comando:

# pwd=output_folder
inb_bruker_recursive_convert_mih.sh bruker_data_folder prefix

Los archivos `*.mih` quedarán entonces dentro de la carpeta `output_folder`, donde se ejecutó el comando, con el prefijo `prefix`:

output_folder/
├── prefix_001_1_Localizer_E1.mih
├── prefix_002_DWIzoom_E2.mih
├── prefix_003_DWIzoom.mih
└── prefix_004_T2_TurboRARE_E4.mih

:::warning
:warning: El prefijo `prefix` suministrado al comando `inb_bruker_recursive_convert_mih.sh` no debe incluir `/`.
:::

Los archivos `*.mih` son _headers_ que referencían a los datos en `bruker_data_folder`. Para obtener los datos íntegros en un sólo archivo se usa el commando `mrconvert` para obtener los volúmenes en formato `*.mif`. En el caso de archivos DWI podemos ejecutar:

mrconvert prefix_002_DWIzoom_E2.mih sub-01_raw.mif -bvalue_scaling false -export_grad_mrtrix sub-01_grad_raw.b

La opción `-bvalue_scaling false` desactiva el escalamiento de los _b-values_ por el cuadrado de la norma del _b-vector_ correspondiente (`true` por _default_); la opción `-export_grad_mrtrix sub-01_grad_raw.b` exporta la tabla de gradientes al archivo suministrado.
:::

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:::spoiler **Preprocessing dMRI volumes with Mrtrix**

# noise estimation & removal
dwidenoise sub-01_raw.mif sub-01_den.mif -noise sub-01_noise.mif.gz

# gibbs rings artifact remmoval
mrdegibbs $in $out -axes 0,1

# eddy currents & motion artifacts correction
inb_eddy_correct_sge.sh $in ${out_folder_path}/take_on_mean.mif 0 fsl

# bias-field artifact correction
mesh=10; spline=3; s=1
dwibiascorrect ants $in $out -bias $bias -mask $mask -ants.b [${mesh},${spline}] -ants.s $s

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## Streamline generation

**Pipeline _wrapper:_** **`nii2streams.sh`**

**`nii2streams.sh -h`** to display help:

       Usage: nii2streams.sh inline_roi outline_roi ref_image [side] [out_dir] [prefix]

        Info: Generates columnar & laminar cortical streamlines within
	      the area between the provided ROIs.

  Parameters:  inline_roi - Cortical inline (nifti format)
              outline_roi - Interior (nifti format)
                ref_image - reference subject image to get the affine transform (nifti format)
                     side - hemisphere side of the given ROIs
                  out_dir - Output dirctory (default = 'inline_roi' directory)
                   prefix - string to prefix created filenames (default = prefix of 'inline_roi' 

     Returns: '*_out_resampled.tck' & '*_out_resampled_h.tck' streamlines files.

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:::spoiler **Pipeline description**
* Para trazar ROIs _sub-voxel_ con `MRtrix` en las imágenes DWI, se crean nuevos volúmenes con rejillas sub-muestreadas coronalmente:

    mrgrid -scale 2,2,1 -interp nearest $input regrid $output


* Se delinea la parte exterior e interior de la corteza:

* Se crea una máscara cortical cerrando los dos segmentos anteriores:
* Se dilata la máscara cortical (9 pixeles):
* Con la línea inferior de la corteza, se crea una ROI proyectando los extremos de la línea vertical y horizontalmente hacia el centro del cerebro:
* A esta ROI se le recortan 9 pixeles de la parte medial:
* A partir de la ROI previa y la máscara cortical dilatada se crea una máscara con valores 1,2,3:
* Con la máscara anterior el software `mincLaplace` crea un campo vectorial con origen en la parte exterior de la corteza y destino en la parte interior:
* Este campo vectorial es luego restringido con la máscara cortical:
* Se construyen _streamlines_ con origen en el exterior de la corteza que fluyan hacia el interior bajo la influencia del campo:
* Se muestrean valores de mapas a lo largo de los streamlines:
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https://i.imgur.com/7k53J38.png
https://i.imgur.com/QAJ8qUI.png
https://i.imgur.com/PbY2jOk.png
https://i.imgur.com/yzNb1G8.png
https://i.imgur.com/I5aNJOS.png
https://i.imgur.com/nzk9LDi.png
https://i.imgur.com/8J7RjHF.png
https://i.imgur.com/JKvj8Wy.png
https://i.imgur.com/W4LWOeM.png
https://i.imgur.com/Ir7Fyjo.png
https://i.imgur.com/nXvsGN8.png
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