首页> 美国卫生研究院文献>other >Differentiation of Low- and High-Grade Gliomas Using High b-Value Diffusion Imaging with A non-Gaussian Diffusion Model
【2h】

Differentiation of Low- and High-Grade Gliomas Using High b-Value Diffusion Imaging with A non-Gaussian Diffusion Model

机译:使用高斯扩散模型和非高斯扩散模型区分低度和高度胶质瘤

代理获取
本网站仅为用户提供外文OA文献查询和代理获取服务,本网站没有原文。下单后我们将采用程序或人工为您竭诚获取高质量的原文,但由于OA文献来源多样且变更频繁,仍可能出现获取不到、文献不完整或与标题不符等情况,如果获取不到我们将提供退款服务。请知悉。

摘要

Background and PurposeImaging-based tumor grading is highly desirable, but faces challenges in sensitivity, specificity, or diagnostic accuracy. A recently proposed diffusion imaging method using a fractional order calculus (FROC) model offers a set of new parameters to probe not only the diffusion process itself, but also intra-voxel tissue structures, providing new opportunities for non-invasive tumor grading. This study aims at demonstrating the feasibility of using the FROC model to differentiate low- from high-grade gliomas in adult patients and illustrating its improved performance over a conventional diffusion imaging method employing ADC (or D).
机译:背景和目的基于影像的肿瘤分级是非常需要的,但是在敏感性,特异性或诊断准确性方面面临挑战。最近提出的使用分数阶微积分(FROC)模型的扩散成像方法提供了一组新参数,不仅可以探测扩散过程本身,而且可以探测体素内部组织结构,从而为无创肿瘤分级提供了新的机会。这项研究旨在证明使用FROC模型区分成年患者低级和高级神经胶质瘤的可行性,并说明其与采用ADC(或D)的常规扩散成像方法相比具有更高的性能。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
代理获取

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号