对量化大脑中扩大周血管空间的自动化方法的系统审查和元分析
Jennifer M J Waymont1, Maria Del C Valdés Hernández1, José Bernal2
1Centre for Clinical Brain Sciences, the University of Edinburgh, Chancellor's Building, 49 Little France Crescent, Edinburgh EH16 4SB, UK; UK Dementia Research Institute Centre at the University of Edinburgh, UK.
NeuroImage
|June 24, 2024
概括
分析磁共振成像 (MRI) -可见周围血管空间 (PVS) 的计算方法越来越重要. 本综述评估了来自112项研究的67种PVS量化方法,突出了常见的技术及其应用.
科学领域:
- 神经成像是一种神经成像.
- 放射学 放射学是一门学科.
- 计算生物学 计算生物学
背景情况:
- 在MRI上可见的周血管空间 (PVS) 越来越多地与健康和疾病有关.
- 大规模研究需要用于PVS分析的自动化计算方法.
研究的目的:
- 系统地审查和元分析从MRI获得PVS量化的计算方法.
- 识别和评估最广泛应用的PVS评估方法.
主要方法:
- 在2023年9月之前对出版物的系统审查和元分析.
- 分析了67种计算PVS量化方法和60种应用程序.
- 专注于用于T2加权MRI的方法,通常与T1加权和FLAIR序列相结合.
主要成果:
- 最常见的方法涉及形态过器 (Frangi) 和U-Net配置.
- 研究主要包括老年人或一般成年人群.
- 在PVS分析中,经常探讨与年龄,高血压,糖尿病,睡眠和认知的关联.
结论:
- 已建立的计算方法,如形态过器和U-Nets被广泛用于PVS量化.
- 需要进一步的合作努力来验证和传播有前途的PVS分析技术.
- 强大的计算工具的标准化和更广泛的可访问性对于推进PVS研究至关重要.
