多チャンネルコイルデータを用いた定量的陽子密度マッピングのための新しい代数的方法【Powered by NICT】

Cordes Dietmar; Cordes Dietmar; Yang Zhengshi; Zhuang Xiaowei; Sreenivasan Karthik; Mishra Virendra; Hua Le H.

文献

J-GLOBAL ID：201702270463112795 整理番号：17A1388659

多チャンネルコイルデータを用いた定量的陽子密度マッピングのための新しい代数的方法【Powered by NICT】

A new algebraic method for quantitative proton density mapping using multi-channel coil data

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資料名：
巻： 40 ページ： 154-171 発行年： 2017年
JST資料番号： W3156A ISSN： 1361-8415 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)

定量的MRIにおける困難な問題は,プロトン密度,脳組織を測定における重要な量の正確な決定である。in vivoプロトン密度推定における最近の進歩は,縦緩和率T_1と陽子密度の間の逆線形関係を用いることに基づいている。本研究では,同一タイプの関係もまた,しかし,受信機バイアス場をモデル化するための3次元基底関数を構築することにより,より一般的な枠組みの中で使用されている。この方法の新規性は,開発した基底関数はT_1と陽子密度の間の逆直線性の全範囲をカバーするために適していることにある。法はヒトの脳をparcellatingサイズ30mm×30mm×30mmの小さな立方体に適用した。各立方体では基底関数の最適セットは,マルチチャネル(32番元素)コイルデータを用いた受信コイル感度をモデル化するために決定した。検証のために,データは従来のMR信号方程式を満足する数値ファントムからの任意のデータを用いた。異なる大きさと実現の付加雑音を用いて,得られたプロトン密度は零に近いバイアスを有し,また低雑音感度ことを示した。得られた二乗平均平方根誤差率は現実的な3Dシミュレーションで推定した陽子密度の0.2%以下である。応用として,この方法はMS患者の小さなコホートで使用され,特異的な脳構造のプロトン密度値を決定した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

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著者キーワード (6件)： , , , , ,

分子の電子構造 , 物理化学一般 , 脳・神経系モデル , 医用画像処理

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