多回声T₂放松计的可变性和可重现性:来自多地点,多会期和多主体MRI采集的见解

科学领域:

• 神经成像是一种神经成像.
• 定量磁共振成像 (qMRI) 是一种技术.
• 生物物理建模 生物物理建模

背景情况:

• 定量MRI通过测量物理参数以物理单位来增强传统MRI.
• 多回声T2放松计探测组织微观结构,通过区分分区特的T2放松时间.
• 估计T2放松时间是具有挑战性的,因为噪声的敏感性和错误的反向问题,需要先进的规范化.

研究的目的:

• 研究不同T2估计技术的可变性和可重现性.
• 评估估计灰色和白色物质中细胞内和细胞外空间T2的方法.
• 评估T2参数在多部位神经成像研究中的稳定性.

主要方法:

• 评估了三种T2光谱估计技术:两种规则化的非负最小平方 (NNLS) 和一种机器学习方法.
• 分析多站点,多会话,多次运行T2放松计数据,使用原始和无色化图像.
• 通过变化系数 (CoV) 和类内相关性 (ICC) 来比较主体间,站点间,会期间和运行间的变化.

主要成果:

• 个体间的变异性是所有方法和数据类型 (原始/消极化) 中的主要差异来源.
• 会议间的变异性与扫描器间的变异性相当,表明T2的稳定性.
• 所有测试方法都显示出一致的结果 (ICC > 0.7),L曲线调节的NNLS方法表现最好 (ICC 0.72-0.92).
• 原始数据分析的结果显示,其可重复性略高于无色化数据.

结论:

• 横向放松时间 (T2) 是多部位神经成像研究的一个强大的参数.
• 正规化的NNLS方法,特别是L曲线技术,提供可靠的T2估计.
• 个体间的变化是T2放松计研究中需要考虑的关键因素.