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拡散テンソルMRI（DT-MRI）は、深部組織の組織のin vivoマッピングのための有望なモダリティです。最も一般的に使用されるDT-MRI不変マップは、平均拡散率、MU（D）、相対異方性（RA）、および分数異方性（FA）です。計算上の負担のため、異方性マップは一般にオフラインで計算されます。オンラインでRA、FA、およびMU（D）を計算するための簡単な手順が利用できるため、即時フィードバックを必要とする臨床アプリケーションでDT-MRIがより有用になります。この研究では、測定された拡散加重（DW）データの最初のモーメントと2番目のモーメントから得られたものと、解読された斜めのDTから得られた一般的に使用されるテンソル異方性測定を関連付ける分析式が導出されます。具体的には、主要なICOSAHEDRONエンコードスキームの場合、RAはオンラインで計算できるDW測定の平均および標準偏差（SD）に関連することが示されています。FAは一般的に異方性尺度として使用されるため、RAとFAを関連付ける分析式がテンソル不変剤から派生しました。これらの結果は、モンテカルロシミュレーションと、異なるBファクター、エンコーディングスキーム、および信号対雑音比（SNR）レベルで取得された高解像度、正常な全脳DT-MRI測定の両方を使用して検証されました。拡散測定にスキームをエンコードする回転バリアントによって導入されたバイアスも調査されます。
拡散テンソルMRI（DT-MRI）は、深部組織の組織のin vivoマッピングのための有望なモダリティです。最も一般的に使用されるDT-MRI不変マップは、平均拡散率、MU（D）、相対異方性（RA）、および分数異方性（FA）です。計算上の負担のため、異方性マップは一般にオフラインで計算されます。オンラインでRA、FA、およびMU（D）を計算するための簡単な手順が利用できるため、即時フィードバックを必要とする臨床アプリケーションでDT-MRIがより有用になります。この研究では、測定された拡散加重（DW）データの最初のモーメントと2番目のモーメントから得られたものと、解読された斜めのDTから得られた一般的に使用されるテンソル異方性測定を関連付ける分析式が導出されます。具体的には、主要なICOSAHEDRONエンコードスキームの場合、RAはオンラインで計算できるDW測定の平均および標準偏差（SD）に関連することが示されています。FAは一般的に異方性尺度として使用されるため、RAとFAを関連付ける分析式がテンソル不変剤から派生しました。これらの結果は、モンテカルロシミュレーションと、異なるBファクター、エンコーディングスキーム、および信号対雑音比（SNR）レベルで取得された高解像度、正常な全脳DT-MRI測定の両方を使用して検証されました。拡散測定にスキームをエンコードする回転バリアントによって導入されたバイアスも調査されます。
Diffusion tensor MRI (DT-MRI) is a promising modality for in vivo mapping of the organization of deep tissues. The most commonly used DT-MRI invariant maps are the mean diffusivity, mu(D), relative anisotropy (RA), and fractional anisotropy (FA). Because of the computational burden, anisotropy maps are generally computed offline. The availability of a simple procedure to compute RA, FA, and mu(D) online would make DT-MRI more useful in clinical applications that require immediate feedback. In this study, analytical expressions that relate the commonly used tensor anisotropy measures obtained from the decoded and diagonalized DT with those obtained from the first and second moments of the measured diffusion-weighted (DW) data are derived. Specifically, it is shown that for the principal icosahedron encoding scheme, RA is related to the mean and standard deviation (SD) of the DW measurements that can be computed online. Since FA is commonly used as an anisotropy measure, an analytical expression relating RA and FA was derived from the tensor invariants. These results were validated using both Monte Carlo simulations and high-resolution, normal whole-brain DT-MRI measurements acquired with different b-factors, encoding schemes, and signal-to-noise ratio (SNR) levels. The bias introduced by the rotationally variant encoding schemes into the diffusion measures is also investigated.
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