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J-GLOBAL ID：201802258189756113   整理番号：18A0389835

磁気共鳴イメージングにおけるイントラボクセル解析【Powered by NICT】

Intra voxel analysis in magnetic resonance imaging

著者 (5件)： Ambrosanio Michele (Dipartimento di Ingegneria, Universita di Napoli Parthenope, Italy) ,  Baselice Fabio (Dipartimento di Ingegneria, Universita di Napoli Parthenope, Italy) ,  Ferraioli Giampaolo (Dipartimento di Scienze e Tecnologie, Universita di Napoli Parthenope, Italy) ,  Lenti Flavia (EUMETSAT, Darmstadt, Germany) ,  Pascazio Vito (Dipartimento di Ingegneria, Universita di Napoli Parthenope, Italy)
資料名： Magnetic Resonance Imaging  (Magnetic Resonance Imaging)
巻： 37  ページ： 70-80  発行年： 2017年 
JST資料番号： A1133A  ISSN： 0730-725X  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： 磁気共鳴イメージング(MRI)の枠組みの中で,各ボクセルの組成を解析するための手法を提案した。異なる取得を組み合わせることにより,複数の組織の検出とそれらのスピン-スピン緩和時間の推定のための,内ボクセル解析(IVA)と呼ばれる新しい方法を提案した。溶液スパース性をかなりの劣決定問題を解決するための方法論は,スパースBayes学習(SBL)アプローチを利用した。スピンエコー画像配列のために開発された,IVAは捕捉方式に容易に拡張できる。アプローチを検証するために,シミュレーションと実際のデータセットを考察した。モンテカルロシミュレーションを文献に記載された方法に比べてIVAの性能を評価するために用いられている。3Tスキャナーを用いて得られた二臨床データセットは,アプローチを検証するために考察した。文献に示された他のアプローチに関しては,IVAはボクセル組成分析でより効果的であることが証明され,特にいくつかの取得した画像の場合にしている。結果は興味があり,非常に有望な:IVAは研究コミュニティと診断場に顕著な影響を持つことが期待される。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 走査装置 ,  決定問題 ,  スピンエコー ,  透視図法 ,  捕獲 ,  画像 ,  コミュニティ ,  *ボクセル ,  *NMRイメージング
準シソーラス用語： 成分分析 ,  モンテカルロシミュレーション ,  Bayes学習 ,  スパース性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 磁気共鳴イメージング ,  スパースBayes学習 ,  イントラボクセル解析 ,  統計的信号処理

分類 (1件)： 医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (2件)： 磁気共鳴イメージング ,  解析