解释 X 变量中噪声的策略,以减少 Logan 图形分析中用于量化正电子发射断层扫描中受体密度的低估。
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背景: Logan 图形分析 (LGA) 算法被广泛用于量化正电子发射断层扫描 (PET) 参数成像的受体密度。使用普通最小二乘法 (OLS) 从 LGA 估计受体密度,根据不可置换的结合电位 (BPND) 已经发现由于 PET 数据中的噪声,方法存在负偏性。这是因为 OLS 不考虑 X 变量 (预测变量) 中的错误。现有的偏倚降低方法既可以略微降低偏倚,也可以降低偏倚,同时伴随着估计值的变化增加。在这项研究中,我们通过应用不同的回归方法解决了偏差减少问题。 方法: 我们采用最小二乘立方 (LSC) 线性回归,它解释了两个变量的误差以及这些误差的相关性。模拟了 11c-卡芬太尼动力学的无噪声 PET 数据,已知 BPND 值。将统计噪声添加到这些数据中,并通过传统 LGA 、多线性参考组织模型 2 (MRTM2) 和基于 LSC 的 LGA 三种方法从噪声数据中重新估计 bpnd; 对结果进行了比较。对两例阿尔茨海默病和不同 A β 沉积患者的 11c-匹兹堡化合物 B 脑 PET 数据的 β 淀粉样蛋白 (A β) 定量也进行了比较。 结果: 在三种方法中,无论是合成数据还是实际数据,LSC 的偏倚最小,其次是 MRTM2,然后是常规 LGA,其偏倚最大。LSC 估计值的变化小于 MRTM2 估计值。LSC 也需要比 mrtm2 更短的计算时间。 结论: 结果表明,LSC 比其他两种方法提供了更好的偏倚和变异性之间的权衡。特别是,LSC 在各方面表现优于 MRTM2; 偏倚、变异性和计算时间。这使得 LSC 成为 PET 研究中 BPND 参数成像的一种很有前途的方法。
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BMC MEDICAL IMAGING
BMC MED IMAGING
最新影响因子:2.795 | 期刊ISSN:1471-2342 | CiteScore:1.92 |
出版周期: | 是否OA:YES | 出版年份:0 |
自引率:4.40% | 研究方向:RADIOLOGY, NUCLEAR MEDICINE & MEDICAL IMAGING- |
出版地区:ENGLAND |
SCI期刊coverage:Science Citation Index Expanded(科学引文索引扩展)
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BMC MEDICAL IMAGING 期刊简介
英文简介:
BMC Medical Imaging is an open access journal publishing original peer-reviewed research articles in the development, evaluation, and use of imaging techniques and image processing tools to diagnose and manage disease.
中文简介:(来自Google、百度翻译)
BMC医学成像是一种开放获取的期刊,发表原创的同行评审的研究文章,用于开发、评估和使用成像技术和图像处理工具诊断和管理疾病。
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liting7111
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一审五个月之后催了搞,催告当天立马就回复了,七个小时候就被拒稿,真是无语。2020-06-13 -
liting7111
审稿时间: 3个月内
审稿太慢了,需要有很大的耐心。2020-06-05
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