Model-based blind estimation of kinetic parameters in dynamic contrast enhanced (DCE)-MRI.
Model-based blind estimation of kinetic parameters in dynamic contrast enhanced (DCE)-MRI.
复制标题
DOI：
10.1002/mrm.22101
复制
发表时间：
2009-12
影响因子：
3.3
通讯作者：
DiBella, Edward V. R.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Fluckiger, Jacob U.;Schabel, Matthias C.;DiBella, Edward V. R.
关键词：
开发了一种根据动态对比增强 MRI 数据同时估计动脉输入函数 (AIF) 和药代动力学模型参数的方法。该算法使用参数化函数形式对 AIF 和 k 均值聚类进行建模，将组织时间浓度测量结果分类为一组特征曲线。迭代盲估计算法交替估计输入函数和药代动力学模型的参数。使用计算机模拟来研究算法对噪声和初始估计的敏感性。在 12 名肉瘤患者中，将药代动力学参数估计值与使用测量的 AIF 进行模型回归得到的“真实值”进行了比较。当动脉体素包含在盲估计算法中时，所得的 AIF 与测量的输入函数相似。肿瘤区域的“真实”Ktrans 值与估计值没有显着差异，分别为 0.99±.41 和 0.86±.40 min−1，p=0.27。 “真实”kep 值也紧密匹配，0.70±.24 和 0.65±.25 min−1，p=0.08。当仅使用没有显着血管贡献的组织曲线时（vp <0.05），所得的 AIF 显示出与更局部的 AIF 一致的显着延迟和色散，例如在大脑中的动态磁敏感对比成像中观察到的情况。
A method to simultaneously estimate the arterial input function (AIF) and pharmacokinetic model parameters from dynamic contrast-enhanced MRI data was developed. This algorithm uses a parameterized functional form to model the AIF and k-means clustering to classify tissue time-concentration measurements into a set of characteristic curves. An iterative blind estimation algorithm alternately estimated parameters for the input function and the pharmacokinetic model. Computer simulations were used to investigate the algorithm's sensitivity to noise and initial estimates. In 12 patients with sarcomas, pharmacokinetic parameter estimates were compared with “truth” obtained from model regression using a measured AIF. When arterial voxels were included in the blind estimation algorithm, the resulting AIF was similar to the measured input function. The “true” Ktrans values in tumor regions were not significantly different than the estimated values, .99±.41 and .86±.40 min−1 respectively, p=0.27. “True” kep values also matched closely, .70±.24 and .65±.25 min−1, p=0.08. When only tissue curves free of significant vascular contribution are used (vp<0.05), the resulting AIF showed substantial delay and dispersion consistent with a more local AIF such as has been observed in dynamic susceptibility contrast imaging in the brain.
登录
查看更多内容
影响因子：
4.4
作者：
Cheng, Hai-Ling Margaret
通讯作者：
Cheng, Hai-Ling Margaret
影响因子：
4.4
作者：
Yankeelov, Thomas E.;DeBusk, Laura M.;Gore, John C.
通讯作者：
Gore, John C.
影响因子：
3.5
作者：
Schabel, Matthias C.;Parker, Dennis L.
通讯作者：
Parker, Dennis L.
影响因子：
3.3
作者：
WENDLAND, MF;SAEED, M;HIGGINS, CB
通讯作者：
HIGGINS, CB
DOI：
10.1109/4233.908397
发表时间：
2001-03-01
影响因子：
--
作者：
Wong, KP;Feng, DG;Fulham, MJ
通讯作者：
Fulham, MJ