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使用自动动脉输入函数(AIF)检测在MRI中进行肿瘤灌注评估时的操作者间变异性。

Inter-operator variability in perfusion assessment of tumors in MRI using automated AIF detection.

作者信息

Ashton Edward, McShane Teresa, Evelhoch Jeffrey

机构信息

Virtual Scopics, LLC, 350 Linden Oaks, Rochester, NY, 14580, USA.

出版信息

Med Image Comput Comput Assist Interv. 2005;8(Pt 1):451-8. doi: 10.1007/11566465_56.

DOI:10.1007/11566465_56
PMID:16685877
Abstract

A method is presented for the calculation of perfusion parameters in dynamic contrast enhanced MRI. This method requires identification of enhancement curves for both tumor tissue and plasma. Inter-operator variability in the derived rate constant between plasma and extra-cellular extra-vascular space is assessed in both canine and human subjects using semi-automated tumor margin identification with both manual and automated arterial input function (AIF) identification. Experimental results show a median coefficient of variability (CV) for parameter measurement with manual AIF identification of 21.5% in canines and 11% in humans, with a median CV for parameter measurement with automated AIF identification of 6.7% in canines and 6% in humans.

摘要

本文提出了一种在动态对比增强磁共振成像中计算灌注参数的方法。该方法需要识别肿瘤组织和血浆的增强曲线。使用半自动肿瘤边缘识别以及手动和自动动脉输入函数(AIF)识别,在犬类和人类受试者中评估血浆与细胞外血管外间隙之间导出的速率常数的操作者间变异性。实验结果表明,手动AIF识别参数测量的变异系数(CV)中位数在犬类中为21.5%,在人类中为11%,自动AIF识别参数测量的CV中位数在犬类中为6.7%,在人类中为6%。

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