贝西尔:使用动脉旋转标签进行 perfusion 量化的一个工具箱
Michael A Chappell1,2,3, Thomas F Kirk1,3, Martin S Craig1,2,3
1Sir Peter Mansfield Imaging Center, School of Medicine, University of Nottingham, Nottingham, United Kingdom.
Imaging neuroscience (Cambridge, Mass.)
|August 13, 2025
概括
BASIL工具箱增强了动脉脊柱标记 (ASL) 的MRI分析,为研究提供精确的脑血流量和血液动力学的量化. 它提供了先进的工具来解释复杂的ASL数据超出标准 perfusion 测量.
科学领域:
- 神经成像是一种神经成像.
- 医学物理 医学物理
- 生物医学工程 生物医学工程
背景情况:
- 动脉脊柱标记 (ASL) MRI是一种量化大脑血流的非侵入性技术.
- 越来越需要先进的方法来深入了解基本输液之外的血液动力学.
- 现有的ASL分析工具可能缺乏复杂的研究应用的精度或灵活性.
研究的目的:
- 介绍 BASIL 工具箱,这是一个用于动脉脊柱标记 (ASL) MRI 数据分析的新型研究工具.
- 证明BASIL在量化输液和其他血液动力学测量,包括动脉传输时间的实用性.
- 强调BASIL能够分析高级多延迟ASL收购以提高定量精度的能力.
主要方法:
- 在FMRIB软件库 (FSL) 中集成的BASIL工具箱.
- 基于贝叶斯模型的推断算法用于定量分析.
- 图形用户界面 (GUI) 和命令行工具用于多功能数据分析.
- 利用FSL补充的神经成像工具用于综合研究设计.
主要成果:
- 贝西尔可以从ASLMRI数据中精确量化大脑血流和血液动力学参数.
- 该工具箱有效地分析了先进的多延迟ASL获取,提取更丰富的信息.
- 用户友好的GUI和可定制的命令行选项都可用于各种研究需求.
结论:
- 巴西尔工具箱为先进的ASLMRI研究提供了一个强大而灵活的平台.
- 它促进了ASL数据与FSL生态系统内的其他神经成像模式的集成.
- BASIL使用非侵入性ASLMRI技术推进了脑血液动力学的定量分析.
