基于组织信号 (ARTS) 的自动排斥用于对新生儿和老年人脑静脉氧化的运动校正量化

科学领域:

• 神经成像是一种神经成像.
• 生物标志物开发 生物标志物开发
• 医学物理 医学物理

背景情况:

• 大脑静脉氧化 (Yv) 对于评估大脑氧气利用量至关重要,并作为潜在的神经疾病生物标志物,如缺氧缺血性脑病和阿尔茨海默病.
• T2-放松下脊柱标记 (TRUST) MRI是测量全球Yv的验证技术,但易受运动工件的影响,特别是在不合规的患者群体中.
• 在MRI扫描期间的运动可以显著损害Yv量化的准确性,限制其临床实用性.

研究的目的:

• 开发和验证基于组织信号 (ARTS) 的自动拒绝算法,用于TRUST MRI中自动检测和排除运动污染图像.
• 评估ARTS算法对提高Yv测量的精度和可靠性的影响.
• 增强Yv作为各种大脑疾病强大的生物标志物的潜力.

主要方法:

• 从新生儿 (N=37) 和老年成人 (N=223) 队列中获得了TRUST MRI数据.
• 在新生儿数据上训练了ARTS算法,手动识别运动污染图像作为黄金标准.
• 该算法的性能在新生儿和成人数据集 (原始和模拟的运动污染) 上进行了评估,比较了具有和没有ARTS的Yv估计不确定性 (ΔR2) 和变化系数 (CoV).

主要成果:

• 在新生儿中,ARTS实现了运动检测的高灵敏度 (0.95) 和特异性 (0.97),显著降低了Yv测量的ΔR2和Cov (P < 0.0005).
• 在老年人中,ARTS在原始和模拟数据集中表现出良好的灵敏度 (0.70-0.91) 和出色的特异性 (1.00).
• 在成年人数据集中,ARTS显著降低了ΔR2 (P < 0.0001),表明Yv量化的精度有所提高.

结论:

• 在TRUSTMRI中,ARTS算法有效地识别和排除了动作损坏的图像.
• ARTS显著提高了脑静脉氧化 (Yv) 测量的可靠性和精度,特别是在不合规的受试者中.
• 这种改进的Yv量化有望推动Yv作为一种有价值的生物标志物在诊断和监测大脑疾病中的使用.