동기: PNS 임계값의 약 3배 인구 변동성을 고려할 때, 개별 주체의 PNS 임계값을 신속하고 정확하게 예측하는 것은 가치가 있을 것이다. 목표: 인구통계학적 데이터와 머리 치수만을 사용하여 개별 PNS 임계값을 예측할 수 있다는 가설을 검증하는 것. 접근법: PNS 임계값과 로컬라이저 이미지는 머리 기울기에서 30명의 참가자에 대해 측정되었다. 인구통계학적 변수(나이, 성별, BMI)와 해부학적 변수(머리 치수 및 아이소센터에서의 오프셋)가 다변량 모델에서 설명 변수로 사용되어 각 세 가지 임펄스 기울기 축에 대해 주제별 PNS 임계값을 예측하였다. 결과: 주제별 모델은 PNS 임계값의 인구 변동성의 대부분을 설명하는 데 성공하였다. 영향: 선택된 인구통계학적 데이터와 머리 치수만을 설명 변수로 사용하는 다변량 선형 모델이 주제별 PNS 매개변수를 합리적인 정확도로 추정할 수 있으며, 인구 변동성의 약 50-80%를 설명하고 개별에 맞춘 스캐너에서의 PNS 한계를 조정하고 강화할 수 있게 한다.
Ertan et al. (Tue,) 이 문제를 연구하였다.