脊髄の機能的イメージングのための生理学的ノイズモデリング法の評価【JST・京大機械翻訳】

Kong Yazhuo; Jenkinson Mark; Andersson Jesper; Tracey Irene; Brooks Jonathan C.W.

文献

J-GLOBAL ID：202102237481978757 整理番号：21A2899963

脊髄の機能的イメージングのための生理学的ノイズモデリング法の評価【JST・京大機械翻訳】

Assessment of physiological noise modelling methods for functional imaging of the spinal cord

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巻： 60 号： 2 ページ： 1538-1549 発行年： 2012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)

脊髄は中枢と末梢神経系の間の情報の主要な経路である。非侵襲的機能MRIは,脊髄機能および中枢感作過程を研究する可能性を提供する。しかし,脊髄におけるイメージング神経活性は脳よりも困難である。そのようなデータを扱う際の重大な課題は,生理学的ノイズ(主に心臓と呼吸)の影響であり,現在,これらの効果を説明する標準的なアプローチがない。以前に,1.5Tでの脊髄fMRIに対する生理的ノイズの様々な源を検討し,生理的ノイズモデル(PNM)(Brooks et al.,2008)を提案した。代替雑音除去戦略,選択的平均化フィルタ(SAF)をDeckerら(2006)によって提案した。本研究では,より高いフィールド(3T)で発表された生理学的ノイズ補正法をレビューし,実行して,勾配エコーベースのBOLD取得のための最適なモデルを見つけることを目指した。2つの一般的技術を比較した:生理学的ノイズモデル(PNM)と選択的平均化フィルタ(SAF),特定の信号区画と生理学的過程を説明するように設計された回帰者と共に,脳脊髄液(CSF),運動補正(MC)パラメータ,心拍数(HR),時間当たりの呼吸量(RVT),および関連する心臓と呼吸応答機能。機能的反応は,有害な熱的および非酸素性斑点刺激に反応して,18人の健康な被験者の頸髄から記録した。モデルおよび回帰器の様々な組み合わせを3つの方法で比較した:モデル適合残差,回帰モデルF検定および活性化ボクセル数。PNMは全3試験においてSAFより優れていることが分かった。さらに,CSF退行剤の包含は,それがコードにおける有意な量の信号分散を説明し,活性コードボクセルの数を増加させるので,重要であった。HR,RVTおよびMCは付加的シグナル(ノイズ)変動を説明したが,それらはまた(特にHRおよびRVT),パラメータ推定値(関心の)にマイナスの影響があり,例えば有害な熱刺激のようなタスク条件と相関する可能性がある。以前に発表された心臓および呼吸インパルス応答機能による関与は,有益ではないことがわかった。現在の研究の他の新しい側面は,脊髄fMRIデータに及ぼすPNM回帰者と共にプレホワイトニングの影響の調査である。プレホワイトニングは,非白色雑音を低減し,それは生理学的ノイズ補正によって説明されず,偽陽性検出率を減少させた。Copyright 2021 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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神経系の診断 , 中枢神経系 , 医用画像処理 , 生体計測 , 神経の基礎医学

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