PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Obrazowanie perfuzji mózgu z wykorzystaniem modelowania parametrycznego danych DSC-MRI

Identyfikatory
Warianty tytułu
EN
Brain perfusion imaging with the use of parametric modeling basing on DSC-MRI data
Języki publikacji
PL
Abstrakty
PL
Pomiary DSC-MRI (Dynamic Susecptibility Contrast Magnetic Resonance Imaging) zostały wykorzystane w pracy do estymacji parametrów perfuzji mózgu: przepływu krwi mózgowej (cerebral blood flow, CBF), objętości krwi mózgowej (cerebral blood volume, CBV) oraz średniego czasu przejścia (mean transit time, MIT). Zaproponowano model trzykompartmentowy. Przedstawiono i porównano dwa podejścia do identyfikacji modelu na pod-stawie danych pomiarowych MRI różniące się metodą identyfikacji mikroparametrów modelu. Utworzono i porównano obrazy parametryczne parametrów perfuzji CBF, CBV i MTT oraz mikroparametrów modelu.
EN
In the paper dynamic susceptibility contrast magnetic resonance imaging (DSC-MRI) measurements are used for estimation of brain perfusion parameters: cerebral blood flow (CBF), cerebral blood volume (CBV) and mean transit time (MTT). The three-compartmental model is proposed. Two approaches to the model identification of MRI data are presented and compared. The difference between the two approaches consists in the method the model microparameters are identified. For both the approaches the perfusion parameters are calculated on the base of the calculated model microparameters. Then parametric images of CBF, CB V and MTT and of model microparameters are created and compared.
Twórcy
autor
autor
autor
  • Politechnika Gdańska, Katedra Inżynierii Biomedycznej, Gdańsk ul. Narutowicza 11/12
Bibliografia
  • [1] Nowak K: Dydaktyczny model łączenia sieci LAN za pomocą sieci rozległych, WETI PG, 2002.
  • [2] Kowalski A., Kabacki K.: Simulation of Network Systems in Education. W: Proceedings of the XXIV Autumn International Colloquium Advanced Simulation of Systems. ASIS 2002, September 9-11 2002, Ostrava, Czech Republic., s.213-218, bibliogr. 16 poz. Acta MOSIS nr 90.
  • [3] Kalicka R., A Pietrenko-Dąbrowska A.: Parametric versus nonparametric modeling of dynamic susceptibility contrast enhanced MRI based data. W: Proc. of the 11th International Conf. on System Modeling Control. 2005, Zakopane, 2005, ed.: Byczkowska-Lipińska L., Szczepaniak P.S., Niedźwiedzińska H., EXIT, Warszawa, s. 121-126, bibliogr. 13 poz.
  • [4] Kalicka R., A Pietrenko-Dąbrowska A: Retrieval of diagnostic information from MRI brain images with the use of parametric modeling. W: Intelligent data extraction for diagnostic purposes. ed.: Kowalczuk Z., Wiszniewski B., PWNT, Gdańsk, 2007, s. 377-387, bibliogr. 10 poz.
  • [5] Calamante F., Gadian D.G., Connelly A.: Quantification of perfusion using bolus tracking magnetic resonance imaging in stroke: assumptions, limitations, and potential implications for clinical use. Stroke, 33, 2002, s. 1146-1151, bibliogr. 42 poz.
  • [6] van Osch M.J.P.: Evaluation of cerebral hemodynamics by quantitative perfusion MRI, Print Partners Ipskamp, 2002.
  • [7] Sorensen A.G., Reimer P.: Cerebral MRI perfusion imaging, Georg Thieme Verlag, 2000.
  • [8] Kalicka R., Lipiński S.: Valuation of usefulness of Kalman filtration to improve noise properties of DSC-MRI brain research data. PAK, 3,2008, s. 118-121, bibliogr. 10 poz.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-article-BPG5-0031-0056
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.