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.
Nombre
Proveedor
Propiedad
Finalidad
Caducidad
+info
_GRECAPTCHA
google.com
Propia
proveer protección antispam con el servicio el servicio reCaptcha
6 meses
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
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.
Nombre
Proveedor
Propiedad
Finalidad
Caducidad
+info
_ga
Google Analytics
De terceros
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 terceros
Cookie d'anàlisi o mesurament: Tracking per part de google per google analytics
1 minut
_gid
Google Analytics
De terceros
Cookie d'anàlisi o mesurament: S'usa per limitar el percentatge de sol·licituds
Comparison of non-parametric T(2) relaxometry methods for myelin water quantification
Canales-Rodríguez EJ, Pizzolato M, Piredda GF, Hilbert T, Kunz N, Pot C, Yu T, Salvador R, Pomarol-Clotet E, Kober T, Thiran JP, Daducci A
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
Multi-component T(2) relaxometry allows probing tissue microstructure by assessing compartment-specific T(2) relaxation times and water fractions, including the myelin water fraction. Non-negative least squares (NNLS) with zero-order Tikhonov regularization is the conventional method for estimating smooth T(2) distributions. Despite the improved estimation provided by this method compared to non-regularized NNLS, the solution is still sensitive to the underlying noise and the regularization weight. This is especially relevant for clinically achievable signal-to-noise ratios. In the literature of inverse problems, various well-established approaches to promote smooth solutions, including first-order and second-order Tikhonov regularization, and different criteria for estimating the regularization weight have been proposed, such as L-curve, Generalized Cross-Validation, and Chi-square residual fitting. However, quantitative comparisons between the available reconstruction methods for computing the T(2) distribution, and between different approaches for selecting the optimal regularization weight, are lacking. In this study, we implemented and evaluated ten reconstruction algorithms, resulting from the individual combinations of three penalty terms with three criteria to estimate the regularization weight, plus non-regularized NNLS. Their performance was evaluated both in simulated data and real brain MRI data acquired from healthy volunteers through a scan-rescan repeatability analysis. Our findings demonstrate the need for regularization. As a result of this work, we provide a list of recommendations for selecting the optimal reconstruction algorithms based on the acquired data. Moreover, the implemented methods were packaged in a freely distributed toolbox to promote reproducible research, and to facilitate further research and the use of this promising quantitative technique in clinical practice.