在临床前多站点MRI研究中分析创伤后发育的图像数据协调工具
Sweta Bhagavatula1, Ryan Cabeen1, Neil G Harris2
1USC Stevens Neuroimaging and Informatics Institute, Keck School of Medicine of USC, University of Southern California, Los Angeles, CA, USA.
Epilepsy research
|August 10, 2023
概括
多站点临床前MRI数据的协调对于识别创伤后 (PTE) 的生物标志物至关重要. 跨国际站点对成像数据的标准化增强了研究的统计能力和数据共享.
科学领域:
- 神经科学是一个神经科学.
- 医疗成像医学成像
- 生物信息学是一种生物信息学.
背景情况:
- 临床前MRI研究对于发现预测创伤后 (PTE) 的生物标志物至关重要.
- 单站点研究往往缺乏统计能力,原因是有限的,均的数据集.
- 像EpiBioS4Rx这样的多站点研究产生了大型,异质的数据集,以获得可靠的研究结果.
研究的目的:
- 描述协调多站点,多模式临床前成像数据的工具和程序.
- 确保国际合作研究的统计学上显著和可概括的结果.
- 为了实现统一的数据分析和加强在临床前研究的统计能力.
主要方法:
- 利用Python工具和bash脚本协调文件格式,命名规范和坐标系统.
- 实现了扩散张力成像 (DTI) 度量协调,通过估计voxel值来生成直方图.
- 采用定量成像工具包 (QIT) 模块来缩放DTI度量直方图和标准化数据.
主要成果:
- 质量评估并确认文件格式,命名规范,坐标系统和DTI指标的标准化.
- 为个别动物生成了DTI度数组图和每个部位的平均扫描,用于部位间分析.
- 在假冒和创伤性脑损伤 (TBI) 队列中展示了一致的协调因素.
结论:
- 描述的协调过程有效地标准化了多站点,多模式的临床前成像数据.
- 标准化促进了数据共享,并加强了多站点研究的统计能力.
- 分布的工具和程序可以使更广泛的研究社区从分析复杂的成像数据集中受益.
