Ironsmith:QSMベースデータ解析のための自動化パイプライン【JST・京大機械翻訳】

Zachariou Valentinos; Bauer Christopher E.; Powell David K.; Gold Brian T.

文献

J-GLOBAL ID：202202235060186766 整理番号：22A0737000

Ironsmith:QSMベースデータ解析のための自動化パイプライン【JST・京大機械翻訳】

Ironsmith: An automated pipeline for QSM-based data analyses

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資料名：
巻： 249 ページ： Null 発行年： 2022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)

定量的感受性マッピング(QSM)は,鉄のような組織中の特異的バイオマーカーの解剖学的局在性および測定濃度のためのMRIベース,計算法である。成長研究は,QSMが神経疾患における鉄過負荷の影響および加齢における認知能力を評価するための実行可能な方法であることを示唆する。いくつかのソフトウェアツールボックスは,3D GRE MR画像からQSMマップを再構成するために現在利用可能である。しかし,QSMベースのデータ解析のために完全に自動化されたパイプラインを提供するソフトウェアパッケージが現在存在するかどうかは,DICOM画像から領域間(ROI)ベースのQSM値までである。QSM出力を評価するための品質管理手段を提供するQSMベースのソフトウェアも少ない。ここで,著者らは,鉄ミットの信頼度と外部妥当性を導入し,実証することによって,これらのギャップを,その分野に取り組む。QSMマップを作成し,処理するためのオープンソース,完全自動化パイプライン,皮質下および皮質脳領域(89ROI)からQSM値を抽出し,SNR測定および位相画像上の異常値領域の評価を用いてQSMデータの品質を評価した。また,鉄はQSM異常値値の自動フィルタリングと部分体積効果を最小化する正確なCSFのみのQSM参照マスクを特徴とする。鉄スミットの試験は,優れた内部および評価者間信頼性を明らかにした。最後に,運動皮質における運動性能と鉄分由来QSM値の間の解剖学的選択的関係により,鉄ミットの外部妥当性を実証した。要するに,鉄スミットは,加齢および神経変性疾患における脳鉄の影響に関する研究をサポートするために,QSMベースのデータ解析のための自由に利用可能で信頼性のあるターンキーパイプラインを提供する。Copyright 2022 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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, 【Automatic Indexing@JST】

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医用画像処理 , 分子・遺伝情報処理

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