論文の概要: A Practical Model-based Segmentation Approach for Accurate Activation Detection in Single-Subject functional Magnetic Resonance Imaging Studies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.03639v1
• Date: Sat, 6 Feb 2021 18:46:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-09 15:18:40.751755
• Title: A Practical Model-based Segmentation Approach for Accurate Activation Detection in Single-Subject functional Magnetic Resonance Imaging Studies
• Title（参考訳）: 単一物体機能磁気共鳴イメージングにおける正確な活性化検出のための実用的モデルに基づくセグメンテーション手法
• Authors: Wei-Chen Chen and Ranjan Maitra
• Abstract要約: fMRIは刺激に反応して脳の活性化をマッピングするが、この活性化を検出することはしばしば困難である。 RパッケージMixfMRIに実装した,計算可能で方法論的な音響モデルに基づく手法を提案する。 臨床ツールとしてのfMRIの有用性を拡大し、例えば、持続栄養状態の個々の患者の意識を検出し、治療を改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.809019847857352
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI) maps cerebral activation in response to stimuli but this activation is often difficult to detect, especially in low-signal contexts and single-subject studies. Accurate activation detection can be guided by the fact that very few voxels are, in reality, truly activated and that activated voxels are spatially localized, but it is challenging to incorporate both these facts. We provide a computationally feasible and methodologically sound model-based approach, implemented in the R package MixfMRI, that bounds the a priori expected proportion of activated voxels while also incorporating spatial context. Results on simulation experiments for different levels of activation detection difficulty are uniformly encouraging. The value of the methodology in low-signal and single-subject fMRI studies is illustrated on a sports imagination experiment. Concurrently, we also extend the potential use of fMRI as a clinical tool to, for example, detect awareness and improve treatment in individual patients in persistent vegetative state, such as traumatic brain injury survivors.
• Abstract（参考訳）: 機能的磁気共鳴イメージング(fMRI)は、刺激に反応して脳の活性化をマッピングするが、この活性化は、特に低信号の文脈や単一物体の研究において検出することがしばしば困難である。 正確な活性化検出は、実際には非常に少ないボクセルが本当に活性化され、活性化ボクセルが空間的に局所化されているという事実によって導かれるが、これらの事実を組み込むことは困難である。 RパッケージMixfMRIに実装された計算可能で方法論的に健全なモデルベースのアプローチを提供し、空間的コンテキストを組み込んだまま、アクティベートされたボキセルの優先的な割合を制限します。 アクティベーション検出の難易度の違いに対するシミュレーション実験の結果は一様である。 低信号および単一対象fMRI研究における方法論の価値は、スポーツイマジネーション実験で示されています。 同時に、外傷性脳損傷患者などの持続的植物状態における個々の患者の認識と治療を改善するために、臨床ツールとしてのfmriの潜在的使用も拡大する。

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