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目的：この研究の目的は、動き誘発性のアーティファクトの影響を受けたMRSメガプレスデータに適用される2つの後処理技術を評価することでした。従来の平均化手法とは対照的に、オーダー統計フィルタリング（OSF）は、アーティファクト削減の既知の方法です。したがって、この方法は、GABAの定量化に組み込むのに適している場合があります。 方法：3 T MRシステムを使用して、12人の健康なボランティアが3回スキャンされました。1つの測定プロトコルは、2つのメガプレス測定、1つの参照測定とヘッドモーションを含む1つの測定で構成されていました。結果のデータセットは、標準の平均化手法と2つのスキームでOSFテクニックで分析されました。フェーズサイクルのフィルタリング「RAW PC」とフィルタリングダイナミクス「RAW DYN」。 結果：アーティファクトを含むデータセットは、濃度の過小評価をもたらしました。SNR発生信号を定量化する際に、OSFテクニックがこの削減を補う傾向がありました。ただし、OSFが推定GABA濃度を改善したという兆候はありませんでした。さらに、参照測定のみを考慮した場合、OSF手法は平均化と同様に効果的であり、この手法が交換可能であることを示唆しています。 結論：OSFは、低SNR信号の従来の平均化手法と同様に機能しました。高SNR信号の場合、OSFはパフォーマンスが向上したため、日常的な使用法を考慮することができます。
目的：この研究の目的は、動き誘発性のアーティファクトの影響を受けたMRSメガプレスデータに適用される2つの後処理技術を評価することでした。従来の平均化手法とは対照的に、オーダー統計フィルタリング（OSF）は、アーティファクト削減の既知の方法です。したがって、この方法は、GABAの定量化に組み込むのに適している場合があります。 方法：3 T MRシステムを使用して、12人の健康なボランティアが3回スキャンされました。1つの測定プロトコルは、2つのメガプレス測定、1つの参照測定とヘッドモーションを含む1つの測定で構成されていました。結果のデータセットは、標準の平均化手法と2つのスキームでOSFテクニックで分析されました。フェーズサイクルのフィルタリング「RAW PC」とフィルタリングダイナミクス「RAW DYN」。 結果：アーティファクトを含むデータセットは、濃度の過小評価をもたらしました。SNR発生信号を定量化する際に、OSFテクニックがこの削減を補う傾向がありました。ただし、OSFが推定GABA濃度を改善したという兆候はありませんでした。さらに、参照測定のみを考慮した場合、OSF手法は平均化と同様に効果的であり、この手法が交換可能であることを示唆しています。 結論：OSFは、低SNR信号の従来の平均化手法と同様に機能しました。高SNR信号の場合、OSFはパフォーマンスが向上したため、日常的な使用法を考慮することができます。
PURPOSE: The aim of this study was to evaluate two post-processing techniques applied to MRS MEGA-PRESS data influenced by motion-induced artifacts. In contrast to the conventional averaging technique, order statistic filtering (OSF) is a known method for artifact reduction. Therefore, this method may be suitable to incorporate in the GABA quantification. METHODS: Twelve healthy volunteers were scanned three times using a 3 T MR system. One measurement protocol consisted of two MEGA-PRESS measurements, one reference measurement and one measurement including head motions. The resulting datasets were analyzed with the standard averaging technique and with the OSF-technique in two schemes; filtering phase cycles 'RAW PC' and filtering dynamics 'RAW Dyn'. RESULTS: The datasets containing artifacts resulted in an underestimation of the concentrations. There was a trend for the OSF-technique to compensate for this reduction when quantifying SNR-intense signals. However, there was no indication that OSF improved the estimated GABA concentrations. Moreover, when only considering the reference measurements, the OSF technique was equally as effective as averaging, which suggests that the techniques are interchangeable. CONCLUSION: OSF performed equally well as the conventional averaging technique for low-SNR signals. For high-SNR signals, OSF performed better and thus could be considered for routine usage.
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