对于MRS研究的持续自动化分析工作流程

科学领域:

• 神经科学是一个神经科学.
• 医疗成像医学成像
• 生物医学工程 生物医学工程

背景情况:

• 磁共振光谱 (MRS) 在体内非侵入性地测量代谢物,对神经科学和临床研究至关重要.
• 目前的MRS数据分析涉及广泛的手动步骤,阻碍了更广泛的采用,增加了错误,并限制了可扩展性.
• 手动工作流程的变化为研究人员和临床医生创造了重大障碍.

研究的目的:

• 为磁共振光谱 (MRS) 数据采集,处理和质量审查开发和演示完全自动化的端到端工作流.
• 克服MRS中手动数据分析的局限性,包括时间消耗,人为错误的可能性和可扩展性问题.
• 促进MRS在大规模研究和多中心合作中得到更广泛的应用.

主要方法:

• 在新数据到达时,由目录监控服务触发的持续自动化分析工作流.
• 数据存储公约的综合创新,包括转换到NIfTI-MRS格式和BIDS-MRS组织.
• 利用开源软件Osprey进行命令行分析和自动化电子邮件交付质量控制报告.

主要成果:

• 自动化架构成功地处理了一个示范数据集,使用最小的手动干预 (仅复制数据文件).
• 工作流程有效地处理数据转换,组织,分析和质量评估.
• 证明了从原始数据到质量控制结果的全自动化管道的可行性.

结论:

• 持续自动化分析MRS数据,大大降低了手动处理和质量控制的负担.
• 这种自动化对非专家用户,多中心研究和大规模研究计划特别有益.
• 开发的工作流提供了实质性的经济优势,并促进了MRS的更广泛采用.