在7T 2D相对比MRI上对脑穿孔动脉进行血流速度分析,使用开源软件工具 (SELMA)
S D T Pham1, C Chatziantoniou2, J T van Vliet3
1Translational Neuroimaging Group, Center for Image Sciences, University Medical Center Utrecht, Utrecht University, Utrecht, The Netherlands. s.d.t.pham-2@umcutrecht.nl.
Neuroinformatics
|January 22, 2025
概括
一个新的开源软件,小血管标记器 (SELMA),可以使用二维PC-MRI分析小脑动脉中的血流. 塞尔玛提供一致可靠的速度测量,有助于脑血管疾病研究.
科学领域:
- 神经成像是一种神经成像.
- 生物医学工程 生物医学工程
- 医学物理 医学物理
背景情况:
- 通过2D PC-MRI的速度脉动指数 (PI) 评估的大脑穿孔动脉的硬度与脑血管疾病有关.
- 目前缺乏用于小脑血管的2DPC-MRI的分析工具,这阻碍了临床研究和应用.
研究的目的:
- 推出小血管标记器 (SELMA),这是一个新的,用户友好的,开源软件,用于分析大脑穿孔动脉中的2DPC-MRI数据.
- 验证SELMA的性能,并评估其可靠性,以量化血液流速和小脑血管中的PI.
主要方法:
- 通过Bland-Altman分析,SELMA的分析算法与现有数据进行了验证.
- 评估者之间的可靠性是使用来自60名参与者的2DPC-MRI数据在8个站点和3个MRI供应商评估的.
- 分析的关键指标包括平均速度 (vmean),速度PI和检测到的船只数量 (未检测到).
主要成果:
- 在SELMA的研究中,vmean (平均差异±SD:0.1±0.8cm/s) 和速度PI (0.01±0.1) 与之前的结果有很大的一致性.
- 观察到高的inter-rater可靠性,对于感兴趣的区域,子相似度系数为0.91,类内系数为0.92 (未检测到),0.84 (vmean) 和0.85 (速度PI).
- 结果测量的差异在网站之间比供应商之间更大,突出了协调2DPC-MRI序列的挑战.
结论:
- 塞尔玛是一个一致的,用户友好的,可靠的开源工具,用于分析2DPC-MRI数据在小脑血管.
- 该软件有助于客观地评估血液流动动力学,从而有可能改善对脑血管疾病的理解和诊断.
- 需要进一步努力,在不同地点协调2D PC-MRI采集协议,以提高数据的一致性.
