文献

J-GLOBAL ID：201702248780402996   整理番号：17A1438534

高度にアンダーサンプリング脳ダイナミックコントラスト強調MRIからのトレーサ動力学パラメータマップの直接推定【Powered by NICT】

Direct estimation of tracer-kinetic parameter maps from highly undersampled brain dynamic contrast enhanced MRI

著者 (5件)： Guo Yi (Ming Hsieh Department of Electrical Engineering, Viterbi School of Engineering, University of Southern California, Los Angeles, California, USA) ,  Lingala Sajan Goud (Ming Hsieh Department of Electrical Engineering, Viterbi School of Engineering, University of Southern California, Los Angeles, California, USA) ,  Zhu Yinghua (Ming Hsieh Department of Electrical Engineering, Viterbi School of Engineering, University of Southern California, Los Angeles, California, USA) ,  Lebel R. Marc (GE Healthcare, Calgary, Alberta, Canada.) ,  Nayak Krishna S. (Ming Hsieh Department of Electrical Engineering, Viterbi School of Engineering, University of Southern California, Los Angeles, California, USA)
資料名： Magnetic Resonance in Medicine  (Magnetic Resonance in Medicine)
巻： 78  号： 4  ページ： 1566-1578  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2675A  ISSN： 0740-3194  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 目的:本研究の目的は,トレーサ速度論(TK)パラメータマップは,アンダーサンプリング(k,t)空間データから直接推定するT_1重み付き動的造影剤増強(DCE)MRI方法論を開発し,評価することであった。理論と方法提案した再構成は(k,t)-空間パラメータマップを変換するために全順モデルの明確な使用を含む非線形最小二乗最適化問題を解く,Patlak TKモデルを用いることからなる。提案した方式は,TKモデリング前にパラレルイメージングと圧縮センシングによる中間画像を生成する間接法と比較した。5秒時間分解能を持つ十三の完全サンプル脳腫瘍DCE-MRIスキャンを遡及的に各動的フレームのためのR=20 40 60 80,および100速度でアンダーサンプリングされる。TKマップは根平均二乗誤差(rMSE)およびBland-Altman解析に基づいて定量的に比較した。アプローチも四前向きにR=30アンダーサンプルされた全脳DCE-MRIデータセットに適用した。【結果】遡及的研究では,提案した方法により全13ケースでのR≧80で間接法よりも統計的に優れた性能を示した。本手法は,関心の腫瘍領域の誤差が少なく,最新間接法に比べて改善とTKパラメータ値の回復を提供した。前向きに適用して,提案した方法は,良好な画像品質を有する全脳,高分解能TKマップを提供した。k,t空間DCE-MRIデータからTKマップの【結論】モデルベース直接推定が実現可能であり,100倍アンダーサンプリングまで適合する。Copyright 2017 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 最小二乗法 ,  走査 ,  最適化問題 ,  画質 ,  *画像 ,  造影剤 ,  モデリング ,  高分解能 ,  時間分解能 ,  再構成
準シソーラス用語： 平均二乗誤差 ,  圧縮センシング ,  パラレルイメージング ,  空間データ ,  *アンダーサンプリング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 動的造影剤増強(DCE)MRI ,  速度論的パラメータマッピング ,  制約付き再構成 ,  モデルベース再構成

分類 (3件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  医療用機器装置  (GA05020L) ,  基礎放射線医学  (GC04012H)

タイトルに関連する用語 (8件)： アンダーサンプリング ,  脳 ,  ダイナミックコントラスト強調MRI ,  トレーサ ,  動力学 ,  パラメータ ,  マップ ,  推定