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J-GLOBAL ID：202002221020298809   整理番号：20A0615505

境界ベース登録(BBR)によるサブミリメータ7T fMRI時系列の改良動き補正【JST・京大機械翻訳】

Improved motion correction of submillimetre 7T fMRI time series with Boundary-Based Registration (BBR)

著者 (5件)： Huang Pei (MRC-Cognition and Brain Sciences Unit, University of Cambridge, UK) ,  Carlin Johan D. (MRC-Cognition and Brain Sciences Unit, University of Cambridge, UK) ,  Henson Richard N. (MRC-Cognition and Brain Sciences Unit, University of Cambridge, UK) ,  Henson Richard N. (Department of Psychiatry, University of Cambridge, UK) ,  Correia Marta M. (MRC-Cognition and Brain Sciences Unit, University of Cambridge, UK)
資料名： NeuroImage  (NeuroImage)
巻： 210  ページ： Null  発行年： 2020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： 超高磁場機能的磁気共鳴イメージング(fMRI)は,サブミリメータボクセルを有する画像を得ることを可能にした。しかし,データを明確に解釈するためには,頭部運動とその結果の歪を正確に補正する必要がある。ここでは,機能的磁気共鳴画像(fMRI)データを再配列するための境界ベースの登録(BBR)の新しい応用を示し,比較のためにミリメータ3Tデータと同様に7Tサブミリメータデータのセットに対するその有効性を評価した。BBRは構造データに存在する高コントラストから境界情報を利用し,構造データへの機能データの登録を駆動する。著者らの応用において,各機能的体積を構造データに個別に再配列し,それらを相互に効果的に再整列させた。さらに,この再アラインメント法は,他のスキャナからのデータへの層流セグメンテーションや登録のような目的に対する機能データの構造データへの二次アラインメントの必要性を除去する。著者らは,BBR再配列が様々なデータ解析法を通して標準的な再配列法より優れていることを実証した。例えば,この方法は線形判別コントラストの15%の増加,多変量識別可能性の交差検証評価をもたらす。更なる解析により,この利点はBBR費用関数の固有の特性であり,目標体積の差によるものではないことを示した。結果は,BBR再アラインメントが7Tデータにおける頭部運動を正確に修正でき,7Tデータの品質を改善するために前処理パイプラインに利用できることを示した。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アラインメント ,  層流 ,  品質 ,  有効性 ,  走査装置 ,  前処理 ,  データ解析 ,  費用関数 ,  ボクセル ,  *動き補償 ,  線形性 ,  強磁場 ,  コントラスト ,  セグメンテーション
準シソーラス用語： *機能的MRI , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  生体計測  (EL03020C) ,  中枢神経系  (EJ12030F)

タイトルに関連する用語 (4件)： 境界 ,  fMRI ,  時系列 ,  動き補正