Semi-automated method for estimating lesion volumes.
Semi-automated method for estimating lesion volumes.
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DOI：
10.1016/j.jneumeth.2012.12.010
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发表时间：
2013-02-15
影响因子：
3
通讯作者：
Gale, John T.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Park, Hyun-Joo;Machado, Andre G.;Cooperrider, Jessica;Havan Truong-Furmaga;Johnson, Matthew;Krishna, Vibhuti;Chen, Zhihong;Gale, John T.
在实验病变模型中准确测量组织损伤的体积对于充分控制病变的范围和位置至关重要，这些变量可能会极大地影响临床前研究的结果。目前许多常用的评估技术，如使用原始软件宏测量病变体积和使用地图集手动绘制病变位置，都是耗时且精度有限的。在这里，我们提出了一种易于使用的半自动计算方法来确定病变的体积和位置，旨在提高精度并减少所需的人工劳动。我们将这种新方法与目前使用的方法进行了比较，并证明该工具在精度方面与当前技术相当或优于当前技术，并且在用户界面，劳动强度和数据呈现质量方面具有明显的优势。
Accurately measuring the volume of tissue damage in experimental lesion models is crucial to adequately control for the extent and location of the lesion, variables that can dramatically bias the outcome of preclinical studies. Many of the current commonly used techniques for this assessment, such as measuring the lesion volume with primitive software macros and plotting the lesion location manually using atlases, are time-consuming and offer limited precision. Here we present an easy to use semi-automated computational method for determining lesion volume and location, designed to increase precision and reduce the manual labor required. We compared this novel method to currently used methods and demonstrate that this tool is comparable or superior to current techniques in terms of precision and has distinct advantages with respect to user interface, labor intensiveness and quality of data presentation.
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影响因子：
5.3
作者：
Baker, Kenneth B.;Schuster, Daniel;Cooperrider, Jessica;Machado, Andre G.
通讯作者：
Machado, Andre G.
影响因子：
2.9
作者：
Machado AG;Baker KB;Schuster D;Butler RS;Rezai A
通讯作者：
Rezai A
影响因子：
8.3
作者：
Lee, VM;Burdett, NG;James, MF
通讯作者：
James, MF
影响因子：
5.3
作者：
Darling, Warren G.;Pizzimenti, Marc A.;Morecraft, Robert J.
通讯作者：
Morecraft, Robert J.
影响因子：
5.8
作者：
Bagnato, Francesca;Ikonomidou, Vasiliki N.;Duyn, Jeff
通讯作者：
Duyn, Jeff