MP-PCA去噪fMRI时间序列数据可能引起人工激活“扩散”
摘要：用于MRI去噪的MP-PCA成为首选方法，因为它提供了一个客观的阈值，可以将所需信号与不需要的热噪声分离开。在啮齿动物中，线圈中的热噪声是一种重要的噪声来源，可能会降低fMRI激活映射的准确性。此外，供应商的数据通常包含零填充和其他可能违反MP-PCA假设的效果。在本文中，我们开发了一种去噪方法，评估了在啮齿动物任务驱动的fMRI数据中由MP-PCA去噪引起的激活"扩散"。使用常规多层切片和超快速采集（分别为1s和50ms的时间分辨率）对N = 3只小鼠进行了视觉刺激的数据获取。当使用小的[2 2]的去噪窗口时，MP-PCA去噪方法在多层切片和超快速数据中分别提供了64\%和39\%的信噪比增益、9\%和7\%的BOLD图傅里叶光谱幅度（FSA）增益。更大的窗口提供了更高的信噪比和FSA增益，以及增加激活的空间范围，可能或可能不代表真实激活。模拟结果表明，MP-PCA去噪会导致激活"扩散"，使假阳性率增加，并且由于主成分的局部"渗透"而产生更平滑的功能图。根据Dice分数计算，用于改善功能映射特异性的最佳去噪窗口取决于数据的tSNR和功能CNR。这种"扩散"效应也适用于另一种最近提出的低秩去噪方法（NORDIC）。我们的结果对于在未来的fMRI研究中显著提高空间和/或时间分辨率，并兼顾低秩去噪方法的灵敏度/特异性权衡是有希望的。
作者：Francisca F. Fernandes, Jonas L. Olesen, Sune N. Jespersen, Noam Shemesh
论文ID：2211.15401
分类：Medical Physics
分类简称：physics.med-ph
提交时间：2022-11-29