🔥【活动通知】:科研通第二届『应助活动周』重磅启航,3月24-30日求助秒级响应🚀,千元现金等你拿。这个春天,让互助之光璀璨绽放!查看详情

Classic models for dynamic contrast‐enhanced MRI

反褶积 动态增强MRI 计算机科学 脑血容量 混乱 对比度(视觉) 脑血流 生物医学工程 示踪剂 生物系统 磁共振成像 核磁共振 人工智能 医学 物理 算法 放射科 心理学 生物 精神分析 心脏病学 核物理学
作者
Steven Sourbron,David L. Buckley
出处
期刊:NMR in Biomedicine [Wiley]
卷期号:26 (8): 1004-1027 被引量:375
标识
DOI:10.1002/nbm.2940
摘要

Dynamic contrast‐enhanced MRI (DCE‐MRI) is a functional MRI method where T 1 ‐weighted MR images are acquired dynamically after bolus injection of a contrast agent. The data can be interpreted in terms of physiological tissue characteristics by applying the principles of tracer‐kinetic modelling. In the brain, DCE‐MRI enables measurement of cerebral blood flow (CBF), cerebral blood volume (CBV), blood–brain barrier (BBB) permeability–surface area product (PS) and the volume of the interstitium ( v e ). These parameters can be combined to form others such as the volume‐transfer constant K trans , the extraction fraction E and the contrast‐agent mean transit times through the intra‐ and extravascular spaces. A first generation of tracer‐kinetic models for DCE‐MRI was developed in the early 1990s and has become a standard in many applications. Subsequent improvements in DCE‐MRI data quality have driven the development of a second generation of more complex models. They are increasingly used, but it is not always clear how they relate to the models of the first generation or to the model‐free deconvolution methods for tissues with intact BBB. This lack of understanding is leading to increasing confusion on when to use which model and how to interpret the parameters. The purpose of this review is to clarify the relation between models of the first and second generations and between model‐based and model‐free methods. All quantities are defined using a generic terminology to ensure the widest possible scope and to reveal the link between applications in the brain and in other organs. Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
无花果应助要减肥的湘云采纳,获得10
刚刚
1秒前
甜美采萱完成签到,获得积分10
1秒前
2秒前
www完成签到,获得积分10
3秒前
活泼的便当完成签到,获得积分10
3秒前
3秒前
走远了发布了新的文献求助10
4秒前
5秒前
www发布了新的文献求助10
6秒前
8秒前
大力的月光完成签到,获得积分10
9秒前
bkagyin应助sw98318采纳,获得10
9秒前
550482956谢发布了新的文献求助10
9秒前
土方子发布了新的文献求助10
9秒前
10秒前
11秒前
12秒前
13秒前
乐乐应助经验丰富的菜狗采纳,获得10
14秒前
a大熊完成签到,获得积分10
15秒前
脑洞疼应助可爱安筠采纳,获得10
15秒前
所所应助葡萄橘子采纳,获得10
16秒前
叶一戈发布了新的文献求助10
16秒前
科研发布了新的文献求助10
16秒前
有机发布了新的文献求助10
18秒前
科研通AI2S应助小花采纳,获得10
19秒前
情怀应助卷网那个采纳,获得10
19秒前
英俊的铭应助lllllll采纳,获得10
20秒前
20秒前
21秒前
科研通AI2S应助tta采纳,获得10
21秒前
上官若男应助科研采纳,获得10
22秒前
小马甲应助个性醉波采纳,获得10
23秒前
科目三应助Crazyhhb采纳,获得10
23秒前
25秒前
勤恳完成签到,获得积分10
25秒前
顾矜应助知性的新梅采纳,获得10
25秒前
sky关闭了sky文献求助
26秒前
爆米花应助文献采纳,获得10
26秒前
高分求助中
Continuum Thermodynamics and Material Modelling 3000
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 2700
Structural Load Modelling and Combination for Performance and Safety Evaluation 1000
Teaching language in context (3rd edition) by Derewianka, Beverly; Jones, Pauline 610
Generative Machine Learning Models in Medical Image Computing 590
Barth, Derrida and the Language of Theology 500
2024-2030年中国聚异戊二烯橡胶行业市场现状调查及发展前景研判报告 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 有机化学 生物化学 物理 纳米技术 计算机科学 内科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 物理化学 催化作用 量子力学 光电子学 冶金
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3599775
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3168526
关于积分的说明 9558110
捐赠科研通 2874967
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1578432
邀请新用户注册赠送积分活动 742136
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 725054