Till sidans topp

Sidansvarig: Webbredaktion
Sidan uppdaterades: 2012-09-11 15:12

Tipsa en vän
Utskriftsversion

Comparison of methods for… - Göteborgs universitet Till startsida
Webbkarta
Till innehåll Läs mer om hur kakor används på gu.se

Comparison of methods for estimation of the intravoxel incoherent motion (IVIM) diffusion coefficient (D) and perfusion fraction (f)

Artikel i vetenskaplig tidskrift
Författare Oscar Jalnefjord
Mats Andersson
Mikael Montelius
Göran Starck
Anna-Karin Elf
Viktor Johanson
Johanna Svensson
Maria Ljungberg
Publicerad i Magnetic Resonance Materials in Physics, Biology and Medicine
Volym 31
Nummer/häfte 6
Sidor 715-723
ISSN 0968-5243
Publiceringsår 2018
Publicerad vid Institutionen för kliniska vetenskaper, Avdelningen för radiofysik
Institutionen för kliniska vetenskaper, Avdelningen för kirurgi
Institutionen för kliniska vetenskaper, Avdelningen för onkologi
Institutionen för kliniska vetenskaper, Avdelningen för radiologi
Sidor 715-723
Språk en
Länkar https://doi.org/10.1007/s10334-018-...
Ämnesord Diffusion magnetic resonance imaging, Monte Carlo method, Perfusion, Signal-to-noise ratio
Ämneskategorier Radiofysik, Diagnostisk radiologi

Sammanfattning

Objective: Intravoxel incoherent motion (IVIM) shows great potential in many applications, e.g., tumor tissue characterization. To reduce image-quality demands, various IVIM analysis approaches restricted to the diffusion coefficient (D) and the perfusion fraction (f) are increasingly being employed. In this work, the impact of estimation approach for D and f is studied. Materials and methods: Four approaches for estimating D and f were studied: segmented IVIM fitting, least-squares fitting of a simplified IVIM model (sIVIM), and Bayesian fitting of the sIVIM model using marginal posterior modes or posterior means. The estimation approaches were evaluated in terms of bias and variability as well as ability for differentiation between tumor and healthy liver tissue using simulated and in vivo data. Results: All estimation approaches had similar variability and ability for differentiation and negligible bias, except for the Bayesian posterior mean of f, which was substantially biased. Combined use of D and f improved tumor-to-liver tissue differentiation compared with using D or f separately. Discussion: The similar performance between estimation approaches renders the segmented one preferable due to lower numerical complexity and shorter computational time. Superior tissue differentiation when combining D and f suggests complementary biologically relevant information.

Sidansvarig: Webbredaktion|Sidan uppdaterades: 2012-09-11
Dela:

På Göteborgs universitet använder vi kakor (cookies) för att webbplatsen ska fungera på ett bra sätt för dig. Genom att surfa vidare godkänner du att vi använder kakor.  Vad är kakor?