前身：拡散加重MRI画像の統合前処理と品質保証のための自動パイプライン

目的：拡散加重MRIイメージング（DWI）は、多くの場合、信号対雑音比（SNR）とアーティファクトの影響を受けます。最近の作業では、個々の問題を修正できるソフトウェアツールが生成されていますが、これらのツールは互いに組み合わされておらず、品質保証（QA）を組み合わせていません。単一の統合パイプラインが提案されており、さまざまなツールを使用してDWI前処理を実行し、直感的なQAドキュメントを作成します。 方法：FSL、MRTRIX3、およびANTSソフトウェアパッケージを中心に構築された提案されたパイプラインは、DWI除去を実行します。スキャン間強度正規化;感受性、渦電流、および運動誘発アーティファクト補正。およびスライスごとの信号ドロップアウトの代入。生および前処理されたデータと各前処理操作でQAを実行するために、パイプラインは定性的視覚化、定量的プロット、勾配検証、およびテンソルの適合性および分数異方性分析を文書化します。 結果：RAW DWIデータは前処理され、提案されたパイプラインで品質がチェックされ、SNRが改善されたことが示されました。生理学的強度比。補正された感受性、渦電流、および運動誘発アーティファクト。帰属信号ロストスライス。改善されたテンソル適合。パイプラインは、誤った勾配構成とファイルタイプの変換エラーを特定し、外部で利用可能なデータセットで効果的であることが示されました。 結論：提案されたパイプラインは、主要なMRIに焦点を当てたソフトウェアパッケージからの確立された拡散前処理ツールと直感的なQAを組み合わせた単一の統合パイプラインです。

PURPOSE: Diffusion weighted MRI imaging (DWI) is often subject to low signal-to-noise ratios (SNRs) and artifacts. Recent work has produced software tools that can correct individual problems, but these tools have not been combined with each other and with quality assurance (QA). A single integrated pipeline is proposed to perform DWI preprocessing with a spectrum of tools and produce an intuitive QA document. METHODS: The proposed pipeline, built around the FSL, MRTrix3, and ANTs software packages, performs DWI denoising; inter-scan intensity normalization; susceptibility-, eddy current-, and motion-induced artifact correction; and slice-wise signal drop-out imputation. To perform QA on the raw and preprocessed data and each preprocessing operation, the pipeline documents qualitative visualizations, quantitative plots, gradient verifications, and tensor goodness-of-fit and fractional anisotropy analyses. RESULTS: Raw DWI data were preprocessed and quality checked with the proposed pipeline and demonstrated improved SNRs; physiologic intensity ratios; corrected susceptibility-, eddy current-, and motion-induced artifacts; imputed signal-lost slices; and improved tensor fits. The pipeline identified incorrect gradient configurations and file-type conversion errors and was shown to be effective on externally available datasets. CONCLUSIONS: The proposed pipeline is a single integrated pipeline that combines established diffusion preprocessing tools from major MRI-focused software packages with intuitive QA.