USO DE COOKIES
Utilizamos cookies necesarias de sistema para el correcto funcionamiento de la web y cookies opcionales de Google Analytics para obtener estadísticas de visita.
 +info

Configuración cookies

  • Necesarias

    Las cookies necesarias son absolutamente esenciales para que el sitio web funcione correctamente. Esta categoría sólo incluye galletas que garantizan funcionalidades básicas y funciones de seguridad del sitio web. Estas cookies no almacenan información personal.

    NombreProveedorPropiedadFinalidadCaducidad+info
    _GRECAPTCHAgoogle.comPropia proveer protección antispam con el servicio el servicio reCaptcha6 meses
    cc_cookie_acceptfidmag.orgPropia Usada per confirmar que l'usuari ha confirmat / refusat les cookies (i quins tipus accepta)1 any
    WEB_SESSIONfidmag.orgPropia Cookie técnica: cookie de sessió PHP. Guarda l'id de sessió d'usuari.al acabar la sessió

  • Análisis

    Les cookies analítiques s'utilitzen per entendre com interactuen els visitantes 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.

    NombreProveedorPropiedadFinalidadCaducidad+info
    _gaGoogle AnalyticsDe tercerosCookie 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 tercerosCookie d'anàlisi o mesurament: Tracking per part de google per google analytics1 minut
    _gidGoogle AnalyticsDe tercerosCookie d'anàlisi o mesurament: S'usa per limitar el percentatge de sol·licituds24 hores

ConfigurarRechazar todasAceptar
Volver a los resultados
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

Servicio limitado a colaboradores de la res de centros de Hermanas Hospitalarias. Recibireis un mensaje en vuestro correo electrònico con un enlace para la descarga del presente artículo.

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.
Formamos parte de
HH Província España
Contactanos

Avda. Jordà, 8, 08035 Barcelona
Teléfono: 935 480 105
E-mail: fundacio@fidmag.org
Formulario de contacto online 

           

 

Reconocimientos a la calidad y la excelencia
Última modificación: 22/03/2024