데이터 기반 베이지안 모델링을 통한 확산 가중 영상의 개선된 비구간 비일관성 운동 분석

확산 계수 외에도, 다수의 b-값 확산 가중 MR 데이터에 비구간 비일관성 운동 모델을 맞추는 것은 낮은 b-값에서의 빠른 신호 감쇠와 관련된 의사 확산 측정을 제공합니다. 이는 여러 병리의 평가에 유용합니다. 관심 영역에 대한 평균 매개변수와 같은 요약 측정이 필요한 경우, 최소 제곱 기반 방법은 적절한 추정 정확도를 제공합니다. 그러나 픽셀 단위 맞춤을 위한 최소 제곱 방법의 사용은 일반적으로 노이즈가 많은 추정치를 제공하여, 의사 확산 매개변수의 경우 공간적 특징과 이질성을 평가하는 접근법의 적용 가능성을 제한합니다. 이 기사에서는 축소 이전 모델을 사용하는 베이지안 접근 방식을 제안하며, 이는 매개변수 맵에서 공간적 특징을 보다 명확하게 드러내도록 추정 불확실성을 상당히 줄이는 것으로 나타났습니다. 베이지안 접근 방식은 사용자 정의 매개변수가 없으므로, 관심 영역의 매개변수 변동(이질성) 측정이 오로지 데이터에 의해 결정됩니다. 반면 최소 제곱 추정의 경우, 변동 측정은 본질적으로 매개변수에 대한 사용자 정의 제약 조건에 의해 결정됩니다. 따라서 비구간 비일관성 운동 모델링에는 베이지안 축소 이전 접근 방식의 사용이 권장됩니다.