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J-GLOBAL ID：201702236850636319   整理番号：17A1508272

分子拡散からの組織の構造的構成(PICASO)の正確な推論と特性化【Powered by NICT】

Precise Inference and Characterization of Structural Organization (PICASO) of tissue from molecular diffusion

著者 (4件)： Ning Lipeng (Brigham and Women’s Hospital, Harvard Medical School, USA) ,  OEzarslan Evren (Department of Biomedical Engineering, Linkoping University, Sweeden) ,  Westin Carl-Fredrik (Brigham and Women’s Hospital, Harvard Medical School, USA) ,  Rathi Yogesh (Brigham and Women’s Hospital, Harvard Medical School, USA)
資料名： NeuroImage  (NeuroImage)
巻： 146  ページ： 452-473  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： 分子の拡散運動からの複雑な媒体の微細構造の推定拡散物理学における挑戦的な問題である。本論文では,拡散障害関数を用いた空間的に変化する拡散係数をもつ組織からの拡散MRI(DMRI)信号の新しい表現を導入した。障害機能は下層組織基板の制約,障害および組織不均一性による拡散係数の(ボクセル内)空間的変動に関する情報を含んでいる。はこの擾乱関数から局所的及び広範囲の擾乱係数組織構造と組織を特性化を導いた。障害係数間の正確な関係と拡散伝搬関数の時変モーメントだけでなく,軸索内体積分率と見かけの軸索半径のような特異的組織微細構造情報との関係を提供する。提案した方法は非常に一般的であり,Gauss相近似を使用せずに,いかなるタイプの勾配配列(長方形,振動など)のDMRI信号をモデル化することができる。提案PICASOモデルの妥当性を,モンテカルロシミュレーションおよびin vivo DMRIデータを用いて調べた。結果は,外乱の推定係数は軸索の微細構造組織の異なるタイプを識別することができることを示した。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： 媒質 ,  モーメント ,  微細構造 ,  軸索 ,  *分子拡散 ,  モデリング ,  体積率 ,  不均一性 ,  *キャラクタリゼーション ,  伝搬関数 ,  拡散係数 ,  近似法 ,  ボクセル
準シソーラス用語： モンテカルロシミュレーション ,  拡散MRI , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： 拡散MRI ,  組織微細構造 ,  Bloch-Torrey方程式 ,  構造不規則性 ,  拡散方程式 ,  時間依存拡散 ,  尖度

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (4件)： 分子拡散 ,  組織 ,  推論 ,  特性化