US DE COOKIES Utilitzem cookies necessàries de sistema per al correcte funcionament de la web i cookies opcionals de Google Analytics per obtenir estadístiques de visita. +info
Configuració cookies
Necessàries
Les cookies necessàries són absolutament essencials perquè el lloc web funcioni correctament. Aquesta categoria només inclou galetes que garanteixen funcionalitats bàsiques i funcions de seguretat del lloc web. Aquestes cookies no emmagatzemen cap informació personal.
Nom
Proveïdor
Propietat
Finalitat
Caducitat
+info
_GRECAPTCHA
google.com
Propia
Proveir protecció antispam amb el servei reCaptcha
6 mesos
cc_cookie_accept
fidmag.org
Propia
Usada per confirmar que l'usuari ha confirmat / refusat les cookies (i quins tipus accepta)
1 any
WEB_SESSION
fidmag.org
Propia
Cookie técnica: cookie de sessió PHP. Guarda l'id de sessió d'usuari.
al acabar la sessió
Anàlisi
Les cookies analítiques s'utilitzen per entendre com interactuen els visitants amb el lloc web. Aquestes cookies ajuden a proporcionar informació sobre mètriques, el nombre de visitants, el percentatge de rebots, la font del trànsit, etc.
Nom
Proveïdor
Propietat
Finalitat
Caducitat
+info
_ga
Google Analytics
De tercers
Cookie d'anàlisi o mesurament: Identifica els usuaris i proporciona informació sobre com els usuaris troben la pàgina web i com la utilitzen per a realització d'Informes estadístics
2 anys
_gat_gtag_UA_141706552_1
Google Analytics
De tercers
Cookie d'anàlisi o mesurament: Tracking per part de google per google analytics
1 minut
_gid
Google Analytics
De tercers
Cookie d'anàlisi o mesurament: S'usa per limitar el percentatge de sol·licituds
Model-informed machine learning for multi-component T(2) relaxometry
Yu T, Canales-Rodríguez EJ, Pizzolato M, Piredda GF, Hilbert T, Fischi-Gomez E, Weigel M, Barakovic M, Bach Cuadra M, Granziera C, Kober T, Thiran JP
Servei limitat a col·laboradors/res de la xarxa de centres de Germanes Hospitalàries. Rebreu un missatge al vostre correu-e amb un enllaç per a la descàrrega del present article.
Abstract
Recovering the T(2) distribution from multi-echo T(2) magnetic resonance (MR) signals is challenging but has high potential as it provides biomarkers characterizing the tissue micro-structure, such as the myelin water fraction (MWF). In this work, we propose to combine machine learning and aspects of parametric (fitting from the MRI signal using biophysical models) and non-parametric (model-free fitting of the T(2) distribution from the signal) approaches to T(2) relaxometry in brain tissue by using a multi-layer perceptron (MLP) for the distribution reconstruction. For training our network, we construct an extensive synthetic dataset derived from biophysical models in order to constrain the outputs with a priori knowledge of in vivo distributions. The proposed approach, called Model-Informed Machine Learning (MIML), takes as input the MR signal and directly outputs the associated T(2) distribution. We evaluate MIML in comparison to a Gaussian Mixture Fitting (parametric) and Regularized Non-Negative Least Squares algorithms (non-parametric) on synthetic data, an ex vivo scan, and high-resolution scans of healthy subjects and a subject with Multiple Sclerosis. In synthetic data, MIML provides more accurate and noise-robust distributions. In real data, MWF maps derived from MIML exhibit the greatest conformity to anatomical scans, have the highest correlation to a histological map of myelin volume, and the best unambiguous lesion visualization and localization, with superior contrast between lesions and normal appearing tissue. In whole-brain analysis, MIML is 22 to 4980 times faster than the non-parametric and parametric methods, respectively.