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J-GLOBAL ID：202102218706878333   整理番号：21A0266342

複素値パラメータフリー局所低ランク処理によるdMRIにおける分配補正(NORDIC)PCAによるNOise低減【JST・京大機械翻訳】

NOise reduction with DIstribution Corrected (NORDIC) PCA in dMRI with complex-valued parameter-free locally low-rank processing

著者 (10件)： Moeller Steen (Center for Magnetic Resonance Research (CMRR), Department of Radiology, University of Minnesota, Minneapolis, MN, USA) ,  Pisharady Pramod Kumar (Center for Magnetic Resonance Research (CMRR), Department of Radiology, University of Minnesota, Minneapolis, MN, USA) ,  Ramanna Sudhir (Center for Magnetic Resonance Research (CMRR), Department of Radiology, University of Minnesota, Minneapolis, MN, USA) ,  Lenglet Christophe (Center for Magnetic Resonance Research (CMRR), Department of Radiology, University of Minnesota, Minneapolis, MN, USA) ,  Wu Xiaoping (Center for Magnetic Resonance Research (CMRR), Department of Radiology, University of Minnesota, Minneapolis, MN, USA) ,  Dowdle Logan (Center for Magnetic Resonance Research (CMRR), Department of Radiology, University of Minnesota, Minneapolis, MN, USA) ,  Yacoub Essa (Center for Magnetic Resonance Research (CMRR), Department of Radiology, University of Minnesota, Minneapolis, MN, USA) ,  Ugurbil Kamil (Center for Magnetic Resonance Research (CMRR), Department of Radiology, University of Minnesota, Minneapolis, MN, USA) ,  Akcakaya Mehmet (Center for Magnetic Resonance Research (CMRR), Department of Radiology, University of Minnesota, Minneapolis, MN, USA) ,  Akcakaya Mehmet (Department of Electrical and Computer Engineering, University of Minnesota, Minneapolis, MN, USA)
資料名： NeuroImage  (NeuroImage)
巻： 226  ページ： Null  発行年： 2021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： 拡散強調磁気共鳴映像法(dMRI)は広範囲の神経科学的および臨床応用のために大きな有用性を見出した。しかし,微細な脳構造とコノミクスの描写の改善に必要な高分解能dMRIは,その低い信号対雑音比(SNR)によって妨げられる。dMRIは,同じ解剖の複数の異なる拡散加重画像の取得に依存するので,画像系列にわたって相関を利用する雑音除去法によく適合し,見かけのSNRおよびその後のデータ解析を改善する。本研究では,dMRI処理のためのDIs属性補正(NORDIC)PCA法による包括的フレームワーク,NOise低減を紹介,定量的に評価した。NORDICは,熱雑音と区別できない信号成分を除去するために,g因子補正複合dMRI再構成と非漸近ランダム行列分布の低ランクモデリングを使用する。雑音除去dMRIに対する提案フレームワークの有用性を,ヒト接続プロジェクトスタイル取得を用いて,異なる解像度で3テスラで得られたシミュレーションと実験データの両方について実証した。提案したフレームワークは,従来の/最先端のdMRI雑音除去法と比較して,拡散トラクトグラフィー関連測度を推定し,交差ファイバを解くための,実質的に増強された定量的性能をもたらした。Copyright 2021 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： g因子 ,  SN比 ,  測度 ,  熱雑音 ,  ヒト ,  神経科学 ,  NMRイメージング ,  高分解能 ,  ランダム行列 ,  *雑音除去
準シソーラス用語： トラクトグラフィー ,  臨床応用 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： 雑音除去 ,  特異値分解 ,  同時マルチスライス ,  マルチバンド ,  拡散MRI ,  ヒトコネクトームプロジェクト ,  脳イメージング

分類 (1件)： 医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (3件)： パラメータ ,  分配 ,  PCA