NODDI के साथ सिद्धांत का प्रमाण

स्कैनर-एकीकृत मशीन लर्निंग द्वारा सक्षम वास्तविक समय, इनलाइन मात्रात्मक एमआरआई: एनओडीडीआई के साथ सिद्धांत का एक प्रमाण शीर्षक वाले पेपर का एक पीडीएफ देखें, सैमुअल रोट और 13 अन्य लेखकों द्वारा

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अमूर्त:उद्देश्य: कई उन्नत मात्रात्मक एमआरआई (क्यूएमआरआई) तकनीकों की नैदानिक ​​​​व्यवहार्यता और अनुवाद संसाधन-गहन, ऑफ़लाइन पैरामीटर अनुमान के कारण ‘अनुसंधान मोड’ पर उनके प्रतिबंध से बाधित है। इस कार्य का उद्देश्य एक प्रशिक्षित तंत्रिका नेटवर्क (एनएन) के साथ वास्तविक समय, इनलाइन पैरामीटर अनुमान द्वारा ‘क्लिनिकल मोड’ क्यूएमआरआई प्राप्त करना है, जो विक्रेता के छवि पुनर्निर्माण वातावरण में पूरी तरह से एकीकृत है, इसलिए उन्नत क्यूएमआरआई तकनीकों को नैदानिक ​​​​रूप से अपनाने की सुविधा और प्रोत्साहित करना है। तरीके: सीमेंस इमेज कैलकुलेशन एनवायरनमेंट (आईसीई) पाइपलाइन को ओपन न्यूरल नेटवर्क एक्सचेंज (ओएनएनएक्स) रनटाइम के साथ उन्नत प्रसार एमआरआई पैरामीटर अनुमान के लिए प्रशिक्षित एनएन तैनात करने के लिए अनुकूलित किया गया था। प्रशिक्षण लेबल के रूप में पारंपरिक रूप से अनुमानित (एनएनएमएलई) या जमीनी सच्चाई (एनएनजीटी) मापदंडों का उपयोग करते हुए, न्यूराइट ओरिएंटेशन फैलाव और घनत्व इमेजिंग (एनओडीडीआई) मॉडल के साथ संश्लेषित डेटा के साथ दो पूरी तरह से जुड़े एनएन को ऑफ़लाइन प्रशिक्षित किया गया था। रणनीति को इन विवो अधिग्रहण के साथ ऑनलाइन प्रदर्शित किया गया और सिंथेटिक परीक्षण डेटा के साथ ऑफ़लाइन मूल्यांकन किया गया। परिणाम: एनएन को सफलतापूर्वक एकीकृत किया गया और आईसीई में मूल रूप से तैनात किया गया, इनलाइन, पूरे मस्तिष्क, विवो एनओडीडीआई पैरामीटर अनुमान में <10 सेकंड में प्रदर्शन किया गया। डीआईसीओएम पैरामीट्रिक मानचित्रों को आगे के विश्लेषण के लिए स्कैनर से निर्यात किया गया था, आम तौर पर पाया गया कि एनएनएमएलई अनुमान पारंपरिक अनुमानों के साथ एनएनजीटी की तुलना में अधिक सुसंगत थे। ऑफ़लाइन मूल्यांकन पुष्टि करता है कि एनएनएमएलई में तुलनीय सटीकता (या पूर्वाग्रह) और परिशुद्धता (या शोर के प्रति मजबूती) है, जबकि एनएनजीटी उच्च परिशुद्धता के लाभ पर समझौता सटीकता प्रदर्शित करता है। निष्कर्ष: प्रस्तावित सामान्यीकरण ढांचे के साथ वास्तविक समय, इनलाइन पैरामीटर अनुमान उन्नत qMRI विधियों के नैदानिक ​​​​ग्रहण में एक महत्वपूर्ण व्यावहारिक बाधा को हल करता है और नैदानिक ​​​​वर्कफ़्लो में उनके कुशल एकीकरण को सक्षम बनाता है।