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J-GLOBAL ID：201702262186921981   整理番号：17A1440308

3Tでのin vivoヒト膝軟骨の二指数関数的T_1ρ緩和マッピング【Powered by NICT】

Biexponential T_1ρ relaxation mapping of human knee cartilage in vivo at 3 T

著者 (4件)： Sharafi Azadeh (Bernard and Irene Schwartz Center for Biomedical Imaging, Department of Radiology, New York University School of Medicine, New York, New York, USA) ,  Xia Ding (Bernard and Irene Schwartz Center for Biomedical Imaging, Department of Radiology, New York University School of Medicine, New York, New York, USA) ,  Chang Gregory (Bernard and Irene Schwartz Center for Biomedical Imaging, Department of Radiology, New York University School of Medicine, New York, New York, USA) ,  Regatte Ravinder R. (Bernard and Irene Schwartz Center for Biomedical Imaging, Department of Radiology, New York University School of Medicine, New York, New York, USA)
資料名： NMR in Biomedicine (Nuclear Magnetic Resonance)  (NMR in Biomedicine (Nuclear Magnetic Resonance))
巻： 30  号： 10  ページ： ROMBUNNO.3760  発行年： 2017年 
JST資料番号： T0635A  ISSN： 0952-3480  CODEN： NMRBEF  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： 本研究の目的は,in vivoヒト膝軟骨の双指数関数T_1ρ緩和マッピングの実現可能性を実証することであった。三次元,カスタマイズされた,ターボフラッシュ配列は標準3-T MRI臨床スキャナを用いた健康なボランティアからT_1ρ強調画像を取得するために使用した。一連T_1ρ強調画像の二次元および四パラメータ非線形アプローチと単指数関数および両指数関数モデルを用いて適合した。地域緩和と性差を評価P=0.05の有意水準を用いたノンパラメトリックKruskal-WallisとMann-WhitneyのU統計的試験。すべてのボランティアの軟骨で検出された指数関数緩和。T_1ρの短期および長期緩和成分は6.9~51.0msであった。同様に,短いおよび長いT_1ρの分率は,37.6%と62.4%であった。T_1ρの単一指数関数緩和は32.6msであった。実験は変動(CV)20%以下の係数と良好な再現性を示した。二指数関数緩和モデルは膝軟骨におけるT_1ρ緩和減衰への単一指数モデルよりも良好な適合を示した。二指数関数T_1ρ成分が異なる水コンパートメントとその分画の測定による早期変形性関節症を検出するための特異性を増加させるために使用できる可能性がある。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： *指数関数 ,  再現性 ,  走査装置 ,  二次元 ,  *緩和現象 ,  *ヒト ,  性差 ,  三次元 ,  変形性関節症 ,  ボランティア ,  *軟骨 ,  ノンパラメトリック法 ,  カスタム化 ,  画像
準シソーラス用語： 特異性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 関節軟骨 ,  指数関数フィッティング ,  T1ρ緩和

分類 (1件)： 湖沼汚濁  (SB02030Q)

タイトルに関連する用語 (6件)： ヒト ,  膝 ,  軟骨 ,  指数関数 ,  緩和 ,  マッピング