S'abonner

The effect of a post-scan processing denoising system on image quality and morphometric analysis - 02/12/21

Doi : 10.1016/j.neurad.2021.11.007 
Noriko Kanemaru, MD , Hidemasa Takao, PhD, Shiori Amemiya, PhD, Osamu Abe, PhD #
 Department of Radiology, University of Tokyo, Tokyo, Japan 

Corresponding author: Noriko Kanemaru, Department of Radiology, University of Tokyo, Tokyo, 7-3-1 Hongo, Bunkyo-ku, Tokyo 113-8655, Japan, Telephone: +81-3-5800-8666, Fax: +81-3-5800-8935Department of Radiology, University of TokyoTokyo, 7-3-1 HongoBunkyo-kuTokyo113-8655Japan
Sous presse. Manuscrit accepté. Disponible en ligne depuis le Thursday 02 December 2021
Cet article a été publié dans un numéro de la revue, cliquez ici pour y accéder

HighLights

The AI-based denoising system improves image quality while maintaining contrast.
The AI-based denoising system improves reliability in brain morphometric analysis in FreeSurfer.
Improvement is more obvious in longitudinal than cross-sectional analysis.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Abstract

Purpose: MR image quality and subsequent brain morphometric analysis are inevitably affected by noise. The purpose of this study was to evaluate the effectiveness of an artificial intelligence (AI)-based post-scan processing denoising system, intelligent Quick Magnetic Resonance (iQMR), on MR image quality and brain morphometric analysis.

Methods: We used 1.5T MP-RAGE MR images acquired from the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative 1 database. The images of 21 subjects were used for cross-sectional analysis and 15 for longitudinal analysis. In the longitudinal analysis, two timepoints over a 2-year interval were used. Each subject was scanned twice at each timepoint. MR images processed with and without the denoising system were compared both visually and objectively using FreeSurfer cortical thickness analysis.

Results: The denoising system reduced the noise with good white–gray matter contrast (noise: p < 0.001; contrast: p = 0.49). The mean intraclass correlation coefficients (ICCs) of cortical thickness were slightly better in the images processed with the denoising system (0.739/0.859/0.883; Gaussian smoothing kernel of full width at half maximum = 0/10/20) compared with the unprocessed images (0.718/0.854/0.880). In the longitudinal analysis, the mean ICCs of symmetrized percent change improved in images processed with the denoising system (0.202/0.349/0.431) compared with the unprocessed images (0.167/0.325/0.404). In addition, the detectability of significant cortical thickness atrophy improved with denoising.

Conclusion: We confirm that the AI-based denoising system could effectively reduce the noise while retaining the contrast. We also confirm the improvement of the reliability and detectability of brain morphometric analysis with the denoising system.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Graphical Abstract




Image, graphical abstract

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Keywords : Cortical thickness, Denoising, FreeSurfer, Magnetic resonance imaging, Morphometry, Surface-based morphometry

Abbreviations : FWHM, iQMR, ICC


Plan


© 2021  Publié par Elsevier Masson SAS.
Ajouter à ma bibliothèque Retirer de ma bibliothèque Imprimer
Export

    Export citations

  • Fichier

  • Contenu

Bienvenue sur EM-consulte, la référence des professionnels de santé.
L’accès au texte intégral de cet article nécessite un abonnement.

Déjà abonné à cette revue ?

Mon compte


Plateformes Elsevier Masson

Déclaration CNIL

EM-CONSULTE.COM est déclaré à la CNIL, déclaration n° 1286925.

En application de la loi nº78-17 du 6 janvier 1978 relative à l'informatique, aux fichiers et aux libertés, vous disposez des droits d'opposition (art.26 de la loi), d'accès (art.34 à 38 de la loi), et de rectification (art.36 de la loi) des données vous concernant. Ainsi, vous pouvez exiger que soient rectifiées, complétées, clarifiées, mises à jour ou effacées les informations vous concernant qui sont inexactes, incomplètes, équivoques, périmées ou dont la collecte ou l'utilisation ou la conservation est interdite.
Les informations personnelles concernant les visiteurs de notre site, y compris leur identité, sont confidentielles.
Le responsable du site s'engage sur l'honneur à respecter les conditions légales de confidentialité applicables en France et à ne pas divulguer ces informations à des tiers.


Tout le contenu de ce site: Copyright © 2024 Elsevier, ses concédants de licence et ses contributeurs. Tout les droits sont réservés, y compris ceux relatifs à l'exploration de textes et de données, a la formation en IA et aux technologies similaires. Pour tout contenu en libre accès, les conditions de licence Creative Commons s'appliquent.