Dissertação
{en=Sources of signal fluctuations in fMRI at 7 Tesla} {} EVALUATED
{pt=Os sistemas de MRI de alto-campo têm possibilitado melhorias importantes no SNR de imagem, permitindo potenciais aumentos de sensibilidade e resolução espacial em técnicas de fMRI. No entanto, estudos recentes indicam que estas potenciais vantagens são significativamente comprometidas pelo aumento de flutuações de sinal associadas a fontes de ruído correlacionado, nomeadamente processos fisiológicos. Este trabalho centrou-se na análise de dados de BOLD fMRI, adquiridos a 7 Tesla por via de uma técnica eco-planar (EPI) 2D e uma técnica eco-volúmica (EVI) 3D segmentada, provenientes de indivíduos saudáveis em repouso ou sujeitos a um paradigma visual. Uma abordagem baseada em PCA e uma abordagem baseada em regressores fisiológicos (PR) foram investigadas para correcção de ruído correlacionado. Como esperado, os dados 3D evidenciaram sSNR consideravelmente superior ao dos dados 2D, mas tSNR semelhante; a informação explicada por modelos lineares foi semelhante em ambos os casos, e as análises 3D mostraram menor sensibilidade à activação neuronal. Ambas as abordagens correctivas permitiram aumentos significativos de tSNR, informação explicada, e sensibilidade à activação para ambas as técnicas, mas especialmente para a EVI segmentada. A abordagem baseada em PCA mostrou-se a mais eficaz para correcção de ruído; a abordagem baseada em PR permitiu ainda a caracterização das diferentes fontes de ruído, confirmando-se aumentos relativos de ruído fisiológico significativos das aquisições 2D para as 3D. Em suma, ainda que tenham sido encontradas contribuições superiores de ruído fisiológico em dados de EVI segmentada adquiridos a 7 Tesla, observou-se que estas contribuições podem ser adequadamente corrigidas por métodos apropriados., en=The development of high-field magnetic resonance imaging (MRI) systems has allowed for critical improvements in image signal-to-noise ratio (SNR), potentially leading to higher sensitivity and spatial resolution for functional MRI (fMRI) techniques. However, recent studies have shown that these potential advantages become significantly compromised by increased signal fluctuations arising from correlated noise sources, namely physiological processes. This work comprises the analysis of blood oxygenation level-dependent (BOLD) fMRI data acquired at 7 Tesla, using a standard 2D echo planar imaging (EPI) and a segmented 3D echo volumar imaging (EVI) technique, from healthy subjects at rest or submitted to a visual localizer paradigm. A principal component analysis (PCA)-based approach and a physiological regressor (PR)-based approach were investigated for correlated noise correction. As expected, 3D data displayed significantly higher spatial SNR (sSNR) than 2D data, but comparable temporal SNR (tSNR); the information explained by general linear models (GLM) was similar in both cases, and 3D analyses exhibited lower sensitivity to neural activation. In general, both correction approaches produced significant increases in tSNR, explained information, and activation sensitivity for both acquisition techniques, but especially for segmented EVI. The PCA-based approach was the most effective correction method; however, the PR-based approach further allowed the characterization of the relative contributions of different noise sources, confirming significant relative increases in physiological noise from 2D to 3D acquisitions. In summary, although greater physiological noise contributions were found in segmented EVI data acquired at 7 Tesla, these were shown to be adequately compensated for by appropriate noise correction methods.}
novembro 18, 2010, 9:0
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