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.

    NomProveïdorPropietatFinalitatCaducitat+info
    _GRECAPTCHAgoogle.comPropiaProveir protecció antispam amb el servei reCaptcha6 mesos
    cc_cookie_acceptfidmag.orgPropiaUsada per confirmar que l'usuari ha confirmat / refusat les cookies (i quins tipus accepta)1 any
    WEB_SESSIONfidmag.orgPropiaCookie 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.

    NomProveïdorPropietatFinalitatCaducitat+info
    _gaGoogle AnalyticsDe tercersCookie 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 estadístics2 anys
    _gat_gtag_UA_141706552_1Google AnalyticsDe tercersCookie d'anàlisi o mesurament: Tracking per part de google per google analytics1 minut
    _gidGoogle AnalyticsDe tercersCookie d'anàlisi o mesurament: S'usa per limitar el percentatge de sol·licituds24 hores

ConfigurarRebutjar totesAcceptar
Tornar als resultats
FI
3.654
2021 Medical Image Analysis
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.
Formem part de
HH Província Espanya
Contacteu-nos

Avda. Jordà, 8, 08035 Barcelona
Telèfon: 935 480 105
E-mail: fundacio@fidmag.org
Formulari de contacte online 

           

 

Reconeixements a la qualitat i l'excel·lència
Darrera modificació: 22/03/2024