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  Restoring statistical validity in group analyses of motion‐corrupted MRI data

Lutti, A., Corbin, N., Ashburner, J., Ziegler, G., Draganski, B., Phillips, C., Kherif, F., Callaghan, M. F., & Di Domenicantonio, G. (2022). Restoring statistical validity in group analyses of motion‐corrupted MRI data. Human Brain Mapping, 43(6), 1973-1983. doi:10.1002/hbm.25767.

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基本情報

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アイテムのパーマリンク: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0009-FBE0-F 版のパーマリンク: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-000D-6584-C
資料種別: 学術論文

ファイル

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:
Lutti_2022.pdf (出版社版), 4MB
ファイルのパーマリンク:
https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0009-FBE2-D
ファイル名:
Lutti_2022.pdf
説明:
-
OA-Status:
Gold
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公開
MIMEタイプ / チェックサム:
application/pdf / [MD5]
技術的なメタデータ:
著作権日付:
-
著作権情報:
-

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作成者

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 作成者:
Lutti, Antoine1, 著者
Corbin, Nadège2, 3, 著者
Ashburner, John3, 著者
Ziegler, Gabriel4, 著者
Draganski, Bogdan1, 5, 著者           
Phillips, Christophe6, 著者
Kherif, Ferath1, 著者
Callaghan, Martina F.3, 著者
Di Domenicantonio, Giulia1, 著者
所属:
1Département des Neurosciences Cliniques, Laboratoire de Recherche en Neuroimagerie (LREN), Centre hospitalier universitaire vaudois, Lausanne, Switzerland, ou_persistent22              
2Centre de Résonance Magnétique des Systèmes Biologiques, Bordeaux, France, ou_persistent22              
3Wellcome Trust Centre for Neuroimaging, Institute of Neurology, University College London, United Kingdom, ou_persistent22              
4Institute of Cognitive Neurology and Dementia Research, Otto von Guericke University Magdeburg, Germany, ou_persistent22              
5Department Neurology, MPI for Human Cognitive and Brain Sciences, Max Planck Society, ou_634549              
6GIGA Institute, University of Liège, Belgium, ou_persistent22              

内容説明

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キーワード: Heteroscedasticity; Motion artefact; Quality control; Quantitative MRI; Statistical image analysis
 要旨: Motion during the acquisition of magnetic resonance imaging (MRI) data degrades image quality, hindering our capacity to characterise disease in patient populations. Quality control procedures allow the exclusion of the most affected images from analysis. However, the criterion for exclusion is difficult to determine objectively and exclusion can lead to a suboptimal compromise between image quality and sample size. We provide an alternative, data-driven solution that assigns weights to each image, computed from an index of image quality using restricted maximum likelihood. We illustrate this method through the analysis of quantitative MRI data. The proposed method restores the validity of statistical tests, and performs near optimally in all brain regions, despite local effects of head motion. This method is amenable to the analysis of a broad type of MRI data and can accommodate any measure of image quality.

資料詳細

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言語: eng - English
 日付: 2022-02-032022-04-15
 出版の状態: 出版
 ページ: -
 出版情報: -
 目次: -
 査読: -
 識別子(DOI, ISBNなど): DOI: 10.1002/hbm.25767
その他: epub 2022
PMID: 35112434
 学位: -

関連イベント

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訴訟

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Project information

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Project name : -
Grant ID : 320030_184784; 32003B_135679; 32003B_159780; 324730_192755
Funding program : -
Funding organization : Schweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen Forschung (SNF)
Project name : -
Grant ID : 203147/Z/16/Z
Funding program : -
Funding organization : Wellcome Trust
Project name : -
Grant ID : -
Funding program : -
Funding organization : Fondation ROGER DE SPOELBERCH

出版物 1

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出版物名: Human Brain Mapping
種別: 学術雑誌
 著者・編者:
所属:
出版社, 出版地: New York : Wiley-Liss
ページ: - 巻号: 43 (6) 通巻号: - 開始・終了ページ: 1973 - 1983 識別子(ISBN, ISSN, DOIなど): ISSN: 1065-9471
CoNE: https://pure.mpg.de/cone/journals/resource/954925601686