<div dir="ltr"><div dir="auto">Hi Ping,<div dir="auto"><br></div><div dir="auto">That's a great dataset you're using!<br><div dir="auto"><br></div><div dir="auto">Estimating the MC-MDI model itself is quite fast, I think a full HCP subject takes less than an hour.</div><div dir="auto">However, the secondary parametric FOD estimation in the example (optimizing 2 bundles with slow but accurate MIX approach [1]) takes more than a second per voxel.<br>You can speed this up by using more cores to parallelize the optimization more, but it will inherently not be very fast [1].<br>Alternatively, you can choose to only fit one bundle and use "brute2fine" optimization, which is much faster and probably feasible to fit to all your volumes in a more reasonable time.<br><br>Moreover, investigating the dispersion in crossings using this 2-bundle MC-MDI model is very interesting (and has not been done as far as I know), but I don't recommend to fit this model to your data as a whole.<br>Fitting a 2-bundle model to single-bundle data is a degenerate problem (many solutions with similar fitting error), so the dispersion parameters outside crossing bundles won't be meaningful (see our <a href="http://nbviewer.jupyter.org/github/AthenaEPI/mipy/blob/master/examples/example_mix_microstructure_imaging_in_crossings.ipynb">NODDIx example</a>).<br></div><div>To still use this 2-bundle model, I suggest to make a mask where you know there is more than 1 peak (using CSD for example), and only fit the multi-bundle model inside these ROIs.<br><br></div><div>If you're also interested in using tractography-based comparison on your dataset, we'll also soon release CSD-based FOD estimation for the MC-MDI model (winning method of<a href="https://my.vanderbilt.edu/ismrmtraced2017/"> 2017 ISMRM tractography competition</a>).<br><br></div><div>Let me know how it goes :-)<br></div><div>Rutger<br><br>[1] Farooq, Hamza, et al. "Microstructure imaging of crossing (MIX) white matter fibers from diffusion MRI." <i>Scientific reports</i> 6 (2016): 38927.<br><br></div></div></div><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">On 23 Apr 2018 17:34, "Ping-Hong Yeh" <<a href="mailto:pinghongyeh@gmail.com" rel="noreferrer" target="_blank">pinghongyeh@gmail.com</a>> wrote:<br type="attribution"><blockquote class="m_-416198717115324814m_-974755057249540011quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><div dir="ltr">Hi Rutger, <div><br></div><div> Thanks for the fix. </div><div><br></div><div>Do have the estimate of approximate time needed for doing mcdmi_fod_fit on a data of 240*240*187 with 1mm in resolution for total 289 volumes? </div><div><br></div><div>It has been running for more than 2 days on a MAC OS with 2 X 2.66 GHz 6-Core, 96GB memory machine. </div><div><br></div><div><br></div><div>Thank you. </div><div class="m_-416198717115324814m_-974755057249540011signature-text"><div><br></div><div>Ping</div></div></div><div class="m_-416198717115324814m_-974755057249540011elided-text"><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">On Sun, Apr 22, 2018 at 6:10 PM, Rutger Fick <span dir="ltr"><<a href="mailto:fick.rutger@gmail.com" rel="noreferrer noreferrer" target="_blank">fick.rutger@gmail.com</a>></span> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><div dir="ltr"><div><div><div><div><div><div>Hi Ping,<br><br></div>Great to hear you're trying the toolbox!<br><br></div>Thanks for pointing out the bug, I just fixed it in the repository, so you should be able to load the gradient directions without having the error now.<br><br></div>Dmipy is completely general in that it can import any PGSE-based acquisition scheme with any number of non-diffusion weighted volumes. Dmipy internally normalizes the signal according to the mean of all b0-values, and automatically detects which measurements belong to the same acquisition shell.<br><br></div>Let me know if you have any more questions or just generally what your experience is using dmipy :-)<br><br></div>Best,<br></div>Rutger<br></div><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote"><div><div class="m_-416198717115324814m_-974755057249540011m_-7525237391223193564h5">On 21 April 2018 at 19:54, Ping-Hong Yeh <span dir="ltr"><<a href="mailto:pinghongyeh@gmail.com" rel="noreferrer noreferrer" target="_blank">pinghongyeh@gmail.com</a>></span> wrote:<br></div></div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><div><div class="m_-416198717115324814m_-974755057249540011m_-7525237391223193564h5"><div dir="ltr"><div>Hi Rutger, </div><div><br></div>The failure was caused by multiple [ 0 0 0]  arrays in the gradient table that were used for acquiring non-diffusion weighted volumes. It started running after I modified the gradient  table by adding 1 to the z-direction of [ 0 0 0] to become [ 0 0 1]. <div>Can dmipy import the gradient DWI volumes with multiple non-diffusion weighted volumes interspersed in-between?</div><div><br></div><div>Thank you. </div><span class="m_-416198717115324814m_-974755057249540011m_-7525237391223193564m_-5071160577840519042HOEnZb"><font color="#888888"><div><br></div><div>Ping</div><div><br></div></font></span></div>
<br></div></div><span>______________________________<wbr>_________________<br>
Neuroimaging mailing list<br>
<a href="mailto:Neuroimaging@python.org" rel="noreferrer noreferrer" target="_blank">Neuroimaging@python.org</a><br>
<a href="https://mail.python.org/mailman/listinfo/neuroimaging" rel="noreferrer noreferrer noreferrer" target="_blank">https://mail.python.org/<wbr>mailman/listinfo/neuroimaging</a><br>
<br></span></blockquote></div><br></div>
<br>______________________________<wbr>_________________<br>
Neuroimaging mailing list<br>
<a href="mailto:Neuroimaging@python.org" rel="noreferrer noreferrer" target="_blank">Neuroimaging@python.org</a><br>
<a href="https://mail.python.org/mailman/listinfo/neuroimaging" rel="noreferrer noreferrer noreferrer" target="_blank">https://mail.python.org/<wbr>mailman/listinfo/neuroimaging</a><br>
<br></blockquote></div><br></div>
______________________________<wbr>_________________<br>
Neuroimaging mailing list<br>
<a href="mailto:Neuroimaging@python.org" rel="noreferrer noreferrer" target="_blank">Neuroimaging@python.org</a><br>
<a href="https://mail.python.org/mailman/listinfo/neuroimaging" rel="noreferrer noreferrer noreferrer" target="_blank">https://mail.python.org/<wbr>mailman/listinfo/neuroimaging</a><br>
</div></blockquote></div><br></div></div>