論文の概要: Machine Learning-based Estimation of Respiratory Fluctuations in a Healthy Adult Population using BOLD fMRI and Head Motion Parameters

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.00219v1
• Date: Tue, 30 Apr 2024 21:53:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-02 16:56:48.459053
• Title: Machine Learning-based Estimation of Respiratory Fluctuations in a Healthy Adult Population using BOLD fMRI and Head Motion Parameters
• Title（参考訳）: BOLD fMRIと頭部運動パラメータを用いた健常成人の呼吸変動の機械学習による推定
• Authors: Abdoljalil Addeh, Fernando Vega, Rebecca J. Williams, G. Bruce Pike, M. Ethan MacDonald,
• Abstract要約: 多くのfMRI研究では、呼吸信号が欠如しているか、品質が悪いことがしばしばある。 周辺記録装置を必要とせずに、fMRIデータから直接呼吸変動(RV)波形を抽出するツールを持つことは、非常に有益である。 本研究では,頭部運動パラメータとBOLD信号を用いたRV波形再構成のためのCNNモデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.96015789655091
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Motivation: In many fMRI studies, respiratory signals are often missing or of poor quality. Therefore, it could be highly beneficial to have a tool to extract respiratory variation (RV) waveforms directly from fMRI data without the need for peripheral recording devices. Goal(s): Investigate the hypothesis that head motion parameters contain valuable information regarding respiratory patter, which can help machine learning algorithms estimate the RV waveform. Approach: This study proposes a CNN model for reconstruction of RV waveforms using head motion parameters and BOLD signals. Results: This study showed that combining head motion parameters with BOLD signals enhances RV waveform estimation. Impact: It is expected that application of the proposed method will lower the cost of fMRI studies, reduce complexity, and decrease the burden on participants as they will not be required to wear a respiratory bellows.
• Abstract（参考訳）: モチベーション(Motivation):多くのfMRI研究では、呼吸信号が欠如しているか、品質が悪いことがしばしばある。 したがって、周辺記録装置を必要とせずに、fMRIデータから直接呼吸変動(RV)波形を抽出するツールを持つことは、非常に有益である。 Goal(s): 頭部運動パラメータが呼吸パターに関する貴重な情報を含んでいるという仮説を考察し、機械学習アルゴリズムがRV波形を推定するのに役立つ。 アプローチ:本研究では,頭部運動パラメータとBOLD信号を用いたRV波形再構成のためのCNNモデルを提案する。 結果: 本研究は, 頭部運動パラメータとBOLD信号を組み合わせることにより, RV波形推定が促進されることを示した。 影響: 本手法の適用により, fMRI研究のコストを低減し, 複雑さを低減し, 呼吸器ベローズを装着する必要がなくなるため, 参加者の負担を軽減することが期待される。

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