2019
Blind deconvolution estimation of an arterial input function for small animal DCE-MRI
JIRIK, Radovan, Torfinn TAXT, Ondrej MACICEK, Michal BARTOS, Jiri KRATOCHVILA et. al.Základní údaje
Originální název
Blind deconvolution estimation of an arterial input function for small animal DCE-MRI
Autoři
JIRIK, Radovan (203 Česká republika, garant), Torfinn TAXT (578 Norsko), Ondrej MACICEK (203 Česká republika), Michal BARTOS (203 Česká republika), Jiri KRATOCHVILA (203 Česká republika), Karel SOUČEK (203 Česká republika, domácí), Eva DRAZANOVA (203 Česká republika), Lucie KRATKA (203 Česká republika), Aleš HAMPL (203 Česká republika, domácí) a Zenon, Jr. STARCUK (203 Česká republika)
Vydání
MAGNETIC RESONANCE IMAGING, NEW YORK, ELSEVIER SCIENCE INC, 2019, 0730-725X
Další údaje
Jazyk
angličtina
Typ výsledku
Článek v odborném periodiku
Obor
30224 Radiology, nuclear medicine and medical imaging
Stát vydavatele
Spojené státy
Utajení
není předmětem státního či obchodního tajemství
Odkazy
Impakt faktor
Impact factor: 2.053
Kód RIV
RIV/00216224:14110/19:00112960
Organizační jednotka
Lékařská fakulta
UT WoS
000481725200006
Klíčová slova anglicky
DCE-MRI; Blind deconvolution; Arterial input function
Příznaky
Mezinárodní význam, Recenzováno
Změněno: 1. 4. 2020 14:15, Mgr. Marie Šípková, DiS.
Anotace
V originále
Purpose: One of the main obstacles for reliable quantitative dynamic contrast-enhanced (DCE) MRI is the need for accurate knowledge of the arterial input function (AIF). This is a special challenge for preclinical small animal applications where it is very difficult to measure the AIF without partial volume and flow artifacts. Furthermore, using advanced pharmacokinetic models (allowing estimation of blood flow and permeability surface area product in addition to the classical perfusion parameters) poses stricter requirements on the accuracy and precision of AIF estimation. This paper addresses small animal DCE-MRI with advanced pharmacokinetic models and presents a method for estimation of the AIF based on blind deconvolution. Methods: A parametric AIF model designed for small animal physiology and use of advanced pharmacokinetic models is proposed. The parameters of the AIF are estimated using multichannel blind deconvolution. Results: Evaluation on simulated data show that for realistic signal to noise ratios blind deconvolution AIF estimation leads to comparable results as the use of the true AIF. Evaluation on real data based on DCE-MRI with two contrast agents of different molecular weights showed a consistence with the known effects of the molecular weight. Conclusion: Multi-channel blind deconvolution using the proposed AIF model specific for small animal DCE-MRI provides reliable perfusion parameter estimates under realistic signal to noise conditions.
Návaznosti
EE2.3.20.0185, projekt VaV |
| |
EF16_013/0001775, projekt VaV |
|