Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
NiftyFit: một gói phần mềm cho việc điều chỉnh mô hình đa tham số của dữ liệu hình ảnh cộng hưởng từ 4D
Tóm tắt
Hình ảnh cộng hưởng từ đa mô hình và đa tham số (MR) đang trở thành một công cụ ngày càng tinh vi cho hình ảnh thần kinh. Mối quan hệ giữa các tham số được ước lượng từ các mô hình MR cá nhân khác nhau có tiềm năng làm thay đổi cách hiểu của chúng ta về chức năng, cấu trúc, phát triển và bệnh lý não. Bài báo này mô tả một gói phần mềm mới cho hình ảnh cộng hưởng từ đa độ tương phản, cung cấp một khuôn khổ phù hợp mô hình thống nhất. Chúng tôi mô tả khả năng điều chỉnh mô hình cho MRI gắn nhãn dòng động mạch, T1 Relaxometry, T2 Relaxometry và hình ảnh khuếch tán, cung cấp tài liệu dòng lệnh để tạo ra các hình ảnh trong bản thảo. Phần mềm và dữ liệu (sử dụng định dạng tệp nifti) được sử dụng trong bài báo này được cung cấp đồng thời để tải xuống. Chúng tôi cũng trình bày một số ứng dụng mở rộng của khuôn khổ điều chỉnh mô hình chung áp dụng cho hình ảnh khuếch tán và T2 Relaxometry, nhằm cải thiện ước lượng tham số trong các mô hình này và tạo ra các tham số mới liên kết các mô hình MR khác nhau. NiftyFit được định hướng như một bản phát hành giáo dục rõ ràng và mã nguồn mở để người dùng có thể điều chỉnh và phát triển chức năng của riêng mình theo yêu cầu.
Từ khóa
#Hình ảnh cộng hưởng từ #mô hình đa tham số #điều chỉnh mô hình #MRI #T1 Relaxometry #T2 Relaxometry #hình ảnh khuếch tánTài liệu tham khảo
Alexander, D. C., Hubbard, P. L., Hall, M. G., Moore, E. A., Ptito, M., Parker, G. J. M., & Dyrby, T. B. (2010). Orientationally invariant indices of axon diameter and density from diffusion MRI. NeuroImage, 52(4), 1374–1389.
Alsop, D. C., Detre, J. A., Golay, X., Gnther, M., Hen-drikse, J., Hernandez-Garcia, L., Lu, H., Macintosh, B. J., Parkes, L. M., Smits, M., van Osch, M. J. P., Wang, D. J. J., Wong, E. C., & Zaharchuk, G. (2014). Recommended implementation of arterial spin-labeled perfusion MRI for clinical applications: a consensus of the ISMRM perfusion study group and the European consortium for ASL in dementia. Magnetic Resonance in Medicine, 73(1), 102–116.
Asllani, I., Borogovac, A., & Brown, T. R. (2008). Regression algorithm correcting for partial volume effects in arterial spin labeling MRI. Magnetic Resonance in Medicine, 60(6), 1362–1371.
Ben-Amitay, S., Jones, D. K., & Assaf, Y. (2012). Motion correction and registration of high b-value diffusion weighted images. Magnetic Resonance in Medicine, 67(6), 1694–1702.
Buxton, R. B., Frank, L. R., Wong, E. C., Siewert, B., Warach, S., & Edelman, R. R. (1998). A general kinetic model for quantitative perfusion imaging with arterial spin labeling. Magnetic Resonance in Medicine, 40(3), 383–396.
Cardoso, M. J., Modat, M., Wolz, R., Melbourne, A., Cash, D., Rueckert, D., & Ourselin, S. (2015). Geodesic information flows: spatially-variant graphs and their application to segmentation and fusion. IEEE Transactions on Medical Imaging, 34(9), 1976–1988.
Chappell, M. A., Groves, A., Whitcher, B., & Woolrich, M. (2009). Variational Bayesian inference for a nonlinear forward model. IEEE Transactions on Signal Processing, 57(1), 223–236.
Chomiak, T., & Hu, B. (2009). What is the optimal value of the g-ratio for myelinated fibers in the rat CNS? A theoretical approach. PLoS One, 4(11), e7754.
Daduccia, A., Canales-Rodrguez, E. J., Zhang, H., Dyrby, T. B., Alexander, D. C., & Thirana, J. P. (2015). Accelerated microstructure imaging via convex optimization (AMICO) from diffusion MRI data. NeuroImage, 105, 32–44.
Deoni, S. C. L., Rutt, B. K., Arun, T., Pierpaoli, C., & Jones, D. K. (2008). Gleaning multicomponent T1 and T2 information from steady-state imaging data. Magnetic Resonance in Medicine, 60(6), 1372–1387.
Draganski, B., Ashburner, J., Hutton, C., Kherif, F., Frackowiak, R. S. J., Helms, G., & Weiskopf, N. (2011). Regional specificity of MRI contrast parameter changes in normal ageing revealed by voxel-based quantification (VBQ). NeuroImage, 55(4), 1423–1434.
Friston, K.J., Ashburner, J., Kiebel, S.J., Nichols, T.E., & Penny, W.D. (2007). Statistical parametric mapping: The analysis of functional brain images. Academic.
Hales, P. W., & Clark, C. A. (2013). Combined arterial spin labeling and diffusion-weighted imaging for noninvasive estimation of capillary volume fraction and permeability-surface product in the human brain. Journal of Cerebral Blood Flow and Metabolism, 33(1), 67–75.
Hamy, V., Dikaios, N., Cleary, J., Hawkes, D., Punwani, S., Shipley, R., Ourselin, S., Atkinson, D., & Melbourne, A. (2014). Multi-modal pharmacokinetic modelling for DCE-MRI: using diffusion weighted imaging to constrain the local arterial input function. In SPIE Medical Imaging. 90340R.
He, X., Aghayev, A., Gumus, S., & Ty Bae, K. (2014). Estimation of single-kidney glomerular filtration rate without exogenous contrast agent. Magnetic Resonance in Medicine, 71(1), 257–266.
Jenkinson, M., Beckmann, C. F., Behrens, T. E., Woolrich, M. W., & Smith, S. M. (2012). FSL. NeuroImage, 62, 782–790.
Laule, C., Leung, E., Li, D., Traboulsee, A., Patya, D., MacKay, A., & Moore, G. (2006). Myelin water imaging in multiple sclerosis: quantitative correlations with histopathology. Multiple Sclerosis, 12, 747–753.
Le Bihan, D., Mangin, J. F., Poupon, C., Clark, C. A., Pappata, S., Molko, N., & Chabriat, H. (2001). Diffusion tensor imaging: concepts and applications. Journal of Magnetic Resonance Imaging, 13(4), 534–546.
Lebel, R. M., & Wilman, A. H. (2010). Transverse relaxometry with stimulated echo compensation. Magnetic Resonance in Medicine, 64(4), 1005–1014.
Levenberg, K. (1944). A method for the solution of certain non-linear problems in least squares. Quarterly of Applied Mathematics, 2, 164–168.
Lu, H., Clingman, C., Golay, X., & van Zijl, P. C. M. (2004). Determining the longitudinal relaxation time (T1) of blood at 3.0 tesla. Magnetic Resonance in Medicine, 52(3), 679–682.
Marquardt, D. (1963). An algorithm for least-squares es- timation of nonlinear parameters. SIAM Journal on Applied Mathematics, 11(2), 431–441.
Melbourne, A., Atkinson, D., White, M. J., Collins, D., Leach, M., & Hawkes, D. (2007). Registration of dynamic contrast-enhanced MRI using a progressive principal component registration (PPCR). Physics in Medicine and Biology, 52, 5147–5156.
Melbourne, A., Eaton-Rosen, Z., Bainbridge, A., Kendall, G. S., Cardoso, M. J., Robertson, N. J., Marlow, N., & Ourselin, S. (2013). Measurement of myelin in the preterm brain: multi-compartment diffusion imaging and multi-component T2 relaxometry. In MICCAI, 8150, pp. 336–344.
Melbourne, A., Eaton-Rosen, Z., Vita, E. D., Bain- bridge, A., Cardoso, M. J., Price, D., Cady, E., Kendall, G. S., Robertson, N. J., Marlow, N., & Ourselin, S. (2014a). Multi-modal measurement of the myelin-to-axon diameter g-ratio in preterm-born neonates and adult controls. In MICCAI, 8674, pp. 268–275. Lecture Notes in Computer Science.
Melbourne, A., Lehmann, M., Modat, M., Cardoso, M., Ahmed, R., Thomas, D., Vita, E. D., Dickson, J., Warren, J., Mahoney, C., Bomanji, J., Hutton, B., Fox, N., Golay, X., Ourselin, S., & Schott, J. (2014b). Stratification of dementia sub-types using arterial spin labeled MRI. Alzheimer’s & Dementia, 10(4), P414–P415.
Melbourne, A., Eaton-Rosen, Z., Owen, D., Cardoso, J., Beckmann, J., Atkinson, D., Marlow, N., & Ourselin, S. (2015). Measuring cortical neurite-dispersion and perfusion in preterm-born adolescents using multi-modal MRI. In MICCAI, 9351, pp. 72–79, Lecture Notes in Computer Science.
Modat, M., Ridgway, G., Taylor, Z., Lehmann, M., Barnes, J., Hawkes, D., Fox, N., & Ourselin, S. (2010). Fast free-form deformation using graphics processing units. Computer Methods and Programs in Biomedicine.
Orton, M. R., d’Arcy, J. A., Walker-Samuel, S., Hawkes, D. J., Atkinson, D., Collins, D. J., & Leach, M. O. (2008). Computationally efficient vascular input function models for quantitative kinetic modelling using DCE-MRI. Physics in Medicine and Biology, 53(5), 1225–1239.
Orton, M. R., Collins, D. J., Koh, D., & Leach, M. O. (2014). Improved intravoxel incoherent motion analysis of diffusion weighted imaging by data driven Bayesian modeling. Magnetic Resonance in Medicine, 71, 411–420.
Petersen, E. T., Zimine, I., Ho, Y.-C. L., & Golay, X. (2006). Non-invasive measurement of perfusion: a critical review of arterial spin labelling techniques. British Journal of Radiology, 79(944), 688–701.
Prasloski, T., Maedler, B., Xiang, Q.-S., MacKay, A., & Jones, C. (2012). Applications of stimulated echo correction to multicomponent T2 analysis. Magnetic Resonance in Medicine, 67(6), 1803–1814.
Stikov, N., Perry, L. M., Mezer, A., Rykhlevskaia, E., Wan-dell, B. A., Pauly, J. M., & Dougherty, R. F. (2011). Bound pool fractions complement diffusion measures to describe white matter micro and macrostructure. NeuroImage, 54(2), 1112–1121.
Stikov, N., Campbell, J. S. W., Stroha, T., Lavelée, M., Frey, S., Novek, J., Nuara, S., Ho, M. K., Bedella, B. J., Dougherty, R. F., Leppert, I. R., Boudreau, M., Narayanan, S., Duvald, T., Cohen-Adad, J., Picarde, P., Gasecka, A., Côté, D., & Pike, G. B. (2015). In vivo histology of the myelin g-ratio with magnetic resonance imaging. NeuroImage, 118, 397–405.
Thomas, B., Erlandsson, K., Modat, M., Thurfjell, L., Vandenberghe, R., Ourselin, S., & Hutton, B. (2011). The importance of appropriate partial volume correction for PET quantification in Alzheimer’s disease. European Journal of Nuclear Medicine and Molecular Imaging, 38(6), 1104–1119.
Vos, S. B., Melbourne, A., Zhang, H., Duncan, J. S., & Ourselin, S. (2015). The effect of white matter perfusion on diffusion MRI based microstructural tissue models. ISMRM Abstract number 475.
Whittall, K. P., MacKay, A. L., Graeb, D. A., Nugent, R. A., Li, D. K., & Paty, D. W. (1997). In vivo measurement of T2 distributions and water contents in normal human brain. Magnetic Resonance in Medicine, 37(1), 34–43.
Zhang, H., Schneider, T., Wheeler-Kingshott, C. A., & Alexander, D. C. (2012). NODDI: practical in vivo neurite orientation dispersion and density imaging of the human brain. NeuroImage, 61(4), 1000–1016.
Zhang, X., Petersen, E. T., Ghariq, E., Vis, J. B. D., Webb, A. G., Teeuwisse, W. M., Hendrikse, J., & van Osch, M. J. P. (2013). In vivo blood T1 measurements at 1.5T, 3T, and 7T. Magnetic Resonance in Medicine, 70, 1082–1086.