Security

37 Steps To Nuclei Scanner Success: The Ultimate Guide

December 6, 2023

37 Steps To Nuclei Scanner Success: The Ultimate Guide – Deposisi zat besi yang tidak normal pada inti abu-abu tua dikaitkan dengan berbagai penyakit neurologis. Dengan menggunakan teknologi pemetaan kerentanan kuantitatif (QSM), kandungan zat besi di otak dapat diukur secara kuantitatif. Untuk mengevaluasi kerentanan magnetik inti abu-abu dalam di QSM, inti yang diinginkan harus dipisahkan terlebih dahulu, dan beberapa metode otomatis telah diusulkan dalam literatur. Studi ini mengusulkan fokus U-Net yang berbeda untuk segmentasi nuklir dan mengevaluasi kinerjanya pada dua kumpulan data yang diperoleh menggunakan urutan berbeda dengan parameter berbeda dari instrumen MRI berbeda. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa metode yang kami usulkan mengungguli arsitektur jaringan lain yang umum digunakan pada kedua kumpulan data. Dampak dari pelatihan dan strategi berpikir juga dibahas, yang menunjukkan bahwa penggunaan peningkatan waktu pengujian selama fase berpikir dapat menghasilkan perbaikan yang signifikan. Selama fase pelatihan, hasil kami menunjukkan bahwa penambahan data yang memadai, pemantauan intensif, dan pengambilan sampel patch yang heterogen berkontribusi secara signifikan terhadap peningkatan akurasi segmentasi, yang menunjukkan bahwa pemilihan strategi dan pemahaman pelatihan yang tepat sama pentingnya dengan merancang kemajuan. Arsitektur jaringan.

Dalam dekade terakhir, munculnya teknologi pemetaan kerentanan kuantitatif (QSM) telah memungkinkan pengukuran kandungan zat besi otak secara in vivo (Langkammer et al., 2010; Liu et al., 2015, 2017). QSM menggunakan kerentanan magnetik jaringan sebagai parameter pencitraan resonansi fisik (MRI) intrinsik yang menunjukkan bagaimana medan magnet jaringan berubah ketika medan magnet eksternal diterapkan (Li et al., 2019). Kerentanan magnetik jaringan dapat memberikan informasi unik tentang komposisi besi jaringan (Li et al., 2019). Dibandingkan dengan teknik penetrasi logam lainnya, termasuk tingkat relaksasi cross-sectional (R

37 Steps To Nuclei Scanner Success: The Ultimate Guide

‘), kecepatan yang bergantung pada medan, informasi fase imajiner (SWI), dan pencitraan yang bergantung pada medan magnet, QSM dapat mengatasi keterbatasan metode ini, seperti penurunan akurat dari R.

The Expression Of Tfr On Cell Surface. (a) Clsm Observation Of Tfr….

*Karena beberapa faktor yang mengganggu (kandungan air dan kalsium), ketergantungan geometris dan arah gambar fase, dan rendahnya sensitivitas terhadap perubahan kecil pada zat besi otak (Stankiewicz et al., 2007; Bilgic et al., 2012; Deistung et al. ), 2013; Chai dkk., 2019). QSM lebih akurat dalam mengukur kandungan zat besi dan berkorelasi baik dengan konsentrasi zat besi di jaringan otak postmortem (Langkammer et al., 2010).

Pengukuran kandungan zat besi di otak menggunakan QSM telah menarik perhatian pada peran zat besi dalam perkembangan otak, pengaturan aktivitas fisik, dan penuaan (Salami et al., 2018; Peterson et al., 2019), dan berbagai penyakit neurologis. . . . Penyakit Alzheimer, penyakit Parkinson, multiple sclerosis, penyakit metabolik (ensefalopati hepatik, ensefalopati ginjal), gangguan tidur, penyakit hematologi, penyakit serebrovaskular, dll. (Chai dkk., 2015a; Xia dkk., 2015; Miao dkk., 2018; Chai dkk., 2019; Valdés Hernández dkk., 2019; Pudlac dkk., 2020; Cogswell dkk., ; Thomas dkk., 2021; Zhang dkk., 2021; Galea dkk., 2021. , 2022). Karena zat besi terakumulasi dengan cepat di nukleus materi abu-abu orang normal, dan semua penyakit neurologis ini memiliki pengendapan besi yang tidak normal di nukleus materi abu-abu, maka nukleus materi abu-abu adalah target utama untuk mempelajari pengendapan besi yang abnormal. Penelitian sebelumnya menemukan bahwa gambar MR konvensional (misalnya T

Gambar berbobot sulit untuk menunjukkan dengan jelas inti abu-abu yang kaya zat besi, seperti substansia nigra (SN), inti merah (RN), dan inti dentate (DN; Beliveau et al., 2021). Oleh karena itu, butir-butir ini tidak tersedia dalam peta pikiran populer, termasuk FreeSurfer, FMRIB Software Library (FSL), dan Statistical Parametric Mapping (SPM). Kebanyakan pemisah tidak dapat mengekstraksi butiran ini (Beliveau et al., 2021). Namun, semua inti abu-abu, termasuk SN, RN, dan DN, menunjukkan kontras yang lebih besar (kepadatan tinggi) pada gambar QSM dibandingkan dengan jaringan otak di sekitarnya, karena QSM sangat sensitif terhadap zat besi, bahkan dalam jumlah kecil, dan QSM dapat meningkatkan diferensiasi terkait zat besi (Beliveau et al., 2021). Kontras yang ditentukan memfasilitasi identifikasi inti abu-abu dengan jelas dan tepat. Mengukur kandungan besi memerlukan penentuan volume kepentingan (VOI) inti abu-abu secara manual, yang sangat bergantung pada pengalaman operator dan akan menyebabkan beberapa hambatan (Chai et al., 2022). Penggambaran VOI secara manual juga merupakan tugas yang membosankan dan memakan waktu, sehingga tidak memungkinkan penggunaan umum di luar kepentingan penelitian. Sejauh ini, beberapa penelitian telah menggunakan SWI sebagai metode target karena SWI dapat memberikan peningkatan akurasi untuk mendeteksi inti abu-abu dibandingkan metode non-sensitif logam lainnya kecuali QSM, dan SWI juga memiliki aplikasi klinis yang luas (Beliveau et al., 2021). . Namun mengamati dan membedakan inti sel menggunakan SWI saja tidak cukup. Pengukuran kuantitatif kandungan zat besi juga merupakan langkah yang sangat penting dalam evaluasi klinis pengendapan zat besi yang abnormal untuk mendiagnosis penyakit neurologis. Oleh karena itu, QSM sebagai ukuran objektif dapat memberikan kontras yang lebih baik seperti SWI dan memberikan informasi yang lebih spesifik dan kuantitatif mengenai kandungan zat besi (Liu et al., 2015).

style="display:inline-block; width:300px; height:250px" data-ad-client="ca-pub-" data-ad-slot="" data-ad-format="auto" data-full-width-responsive="true">

Pembelajaran mendalam baru-baru ini berhasil diterapkan pada tugas segmentasi gambar biologis (Minaee et al., 2021). Penelitian menunjukkan bahwa dalam banyak tugas segmentasi citra medis, seperti segmentasi tumor (Menze et al., 2015; Chang et al., 2018), segmentasi lesi stroke (Maier et al., 2017; Liu et al., 2018) dan segmentasi organ segmentasi (Gibson et al., 2018), metode pembelajaran mendalam dapat secara signifikan mengungguli metode tradisional berbasis atlas. Sebagian besar karya segmentasi citra medis tingkat lanjut didasarkan pada U-Net (Ronneberger et al., 2015) atau variannya (Cicek et al., 2016; Chang et al., 2018; Liu et al., 2018; Meng et al. ., 2016; Chang dkk., 2018; Liu dkk., 2018; Meng dkk., 2016 al., 2018., 2018; Wang dkk., 2020). Dengan memperkenalkan koneksi hop yang padat antara lapisan encoder dan decoder, arsitektur seperti U-Net dapat secara efisien menggabungkan informasi spasial dan semantik bahkan ketika set pelatihannya kecil. Untuk lebih meningkatkan akurasi segmentasi U-Net, beberapa modifikasi pada bagian encoder atau tautan penghubung telah diusulkan dalam literatur. Modifikasi pada encoder terutama ditujukan untuk membuatnya lebih komprehensif (Chen et al., 2019; Wang et al., 2019; Ibtehaz dan Rahman, 2020) untuk memperkaya peta fitur di banyak bidang pandang. Dalam kombinasi hopping, transformasi digunakan dengan menggabungkan mode observasi yang berbeda untuk memandu decoder menggunakan fitur yang paling penting (Oktay et al., 2018; Guo et al., 2021).

The Photobiology Of The Human Circadian Clock

Metode pembelajaran mendalam juga lebih kuat dan akurat dibandingkan metode berbasis atlas ketika diterapkan pada tugas segmentasi materi abu-abu (Guan et al., 2021; Chai et al., 2022). Misalnya, Chai dkk. (2022) mengusulkan struktur U-Net dua cabang untuk segmentasi inti abu-abu pada gambar QSM, yang menggabungkan peta spasial dari gambar resolusi asli dan peta patch global dari gambar yang diperkecil, dan menunjukkan akurasi yang tinggi. karena sel. Klasifikasi kernel menggunakan jaringan saraf ringan. Guan dkk. (2021) juga mengembangkan metode segmentasi yang disebut DeepQSMSeg untuk mensegmentasi lima pasang inti dalam gambar QSM, termasuk CN, PUT, GP, SN, dan RN. Metode ini mencakup perutean lokal dan konfigurasi saluran dalam Arsitektur U-Network.

Sebagian besar metode pembelajaran mendalam terutama ditujukan untuk mengusulkan arsitektur jaringan baru, dan sebagian besar dikembangkan berdasarkan U-Net. Namun, tidak ada penekanan pada rencana pelatihan. Dalam pelajaran ini, kami mencoba untuk menekankan tidak hanya struktur jaringan, tetapi juga pentingnya pemeliharaan jaringan yang tepat dengan menggunakan pelatihan dan strategi penjelasan yang tepat. Secara khusus, kami membuat sedikit modifikasi pada U-Net, memperkenalkan modul adversarial (CA) dalam komunikasi hop, dan mencoba meningkatkan akurasi segmentasi tanpa memperkenalkan parameter jaringan tambahan. Eksperimen dilakukan pada dua dataset berbeda (Dataset I dan II) di mana QSM diperoleh menggunakan urutan MRI berbeda dan parameter pencitraan berbeda dari perangkat MRI berbeda. Kumpulan data dibagi secara acak menjadi set pelatihan sebanyak 42 subjek dan set tes sebanyak 20 subjek. Jaringan dilatih pada set pelatihan dan diuji pada set pengujian dan set data II. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa pada kedua kumpulan data, metode yang diusulkan mampu mengungguli struktur U-Net populer lainnya, seperti 3D U-Net (Cicek et al., 2016), Attention U-Net (Oktay et al. al., 2018). ) ) dan DeepQSMSeg (Guan et al., 2021), menyoroti kelayakan umum dari metode yang kami usulkan. Pengaruh metode pelatihan yang berbeda juga dibahas, yang berarti augmentasi data, pemantauan intensif, dan pengambilan sampel patch heterogen berguna untuk meningkatkan akurasi klasifikasi.

Studi prospektif ini disetujui oleh dewan peninjau dan komite etika Rumah Sakit Pusat Pertama Tianjin. Informed consent diperoleh dari semua subjek sebelum pemeriksaan MRI. Penelitian kami mencakup dua kumpulan data yang diperoleh dengan menggunakan urutan MRI berbeda pada peralatan MRI yang berbeda, kumpulan data I berisi 62 subjek sehat (usia 22-60 tahun, usia rata-rata 37,34 ± 11 tahun, -32; usia 24 tahun, perempuan 38 tahun), kumpulan data II berisi 20 enam subjek sehat (usia 54-72 tahun, usia 62,44 ± 4,35 tahun; laki-laki 18, perempuan 9). Semua diterima oleh Tianjin First Center

37 Steps To Nuclei Scanner Success: The Ultimate Guide