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J-GLOBAL ID：201702226931258424   整理番号：17A1188318

脊髄f MRIデータの雑音除去:収集と解析へのアプローチ【Powered by NICT】

Denoising spinal cord fMRI data: Approaches to acquisition and analysis

著者 (5件)： Eippert Falk (Oxford Centre for Functional Magnetic Resonance Imaging of the Brain, Nuffield Department of Clinical Neurosciences, University of Oxford, Oxford, UK) ,  Kong Yazhuo (Oxford Centre for Functional Magnetic Resonance Imaging of the Brain, Nuffield Department of Clinical Neurosciences, University of Oxford, Oxford, UK) ,  Jenkinson Mark (Oxford Centre for Functional Magnetic Resonance Imaging of the Brain, Nuffield Department of Clinical Neurosciences, University of Oxford, Oxford, UK) ,  Tracey Irene (Oxford Centre for Functional Magnetic Resonance Imaging of the Brain, Nuffield Department of Clinical Neurosciences, University of Oxford, Oxford, UK) ,  Brooks Jonathan C.W. (Clinical Research and Imaging Centre, University of Bristol, Bristol, UK)
資料名： NeuroImage  (NeuroImage)
巻： 154  ページ： 255-266  発行年： 2017年 
JST資料番号： W3139A  ISSN： 1053-8119  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ヒト脊髄の機能的磁気共鳴画像(fMRI)を,臍帯の小さい断面径,磁場不均一性による信号ドロップアウトと画像歪,および心臓と呼吸源から生理的ノイズの交絡影響のために困難な努力である。それにもかかわらず,脳の間の主要な感覚運動界面と様々な感覚および運動病理におけるその関与としての脊髄の役割に起因する脊髄f MRIにおける大きな関心が寄せられている。本レビューでは,脊髄f MRIにおける技術的課題を,生理学的雑音の影響を低減することに焦点を当てて使用されてきた種々の方法の概観を与えた。脊髄f MRIの特別なニーズに調整され,信号対雑音比を増加させ,得られた画像の中の歪を低減することを目的とした捕捉法を記述することにより開始した。これに続いて,雑音の有害な影響に対処する画像処理と解析アプローチに集中した。運動補正と空間フィルタリングのような標準的な前処理法の変化を含んでいるが,一方,主な焦点は,タスクベースだけでなく安静時データセットに適用できることを雑音除去技法に基づいている。外部調達呼吸と心臓信号だけでなく,データ自身を用いた雑音の推定と補正するデータ駆動方式に依存する両モデルに基づいたアプローチをレビューした。脳イメージングにおける雑音低減のための成功裏に適用され,その使用がヒト脊髄のfMRIのために有益である可能性がある技術を展望して締めくくった。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： ヒト ,  前処理 ,  画像歪 ,  *脊髄 ,  画像処理 ,  SN比 ,  心臓 ,  動き補償 ,  磁場 ,  画像 ,  *雑音 ,  *雑音除去 ,  空間フィルタリング ,  不均一性
準シソーラス用語： *機能的MRI , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 中枢神経系  (EJ12030F)

タイトルに関連する用語 (5件)： 脊髄 ,  MRI ,  雑音除去 ,  収集 ,  解析