Deutsch
Albanian
Arabic
Armenian
Azerbaijani
Belarusian
Bengali
Bosnian
Catalan
Czech
Danish
Deutsch
Dutch
English
Estonian
Finnish
Français
Greek
Haitian Creole
Hebrew
Hindi
Hungarian
Icelandic
Indonesian
Irish
Italian
Japanese
Korean
Latvian
Lithuanian
Macedonian
Mongolian
Norwegian
Persian
Polish
Portuguese
Romanian
Russian
Serbian
Slovak
Slovenian
Spanish
Swahili
Swedish
Turkish
Ukrainian
Vietnamese
Български
中文(简体)
中文(繁體)
Scientific Reports 2019-Jun

Optimal Phased-Array Signal Combination For Polyunsaturated Fatty Acids Measurement In Breast Cancer Using Multiple Quantum Coherence MR Spectroscopy At 3T.

Nur registrierte Benutzer können Artikel übersetzen
Einloggen Anmelden
Der Link wird in der Zwischenablage gespeichert
Vasiliki Mallikourti
Sai Cheung
Tanja Gagliardi
Yazan Masannat
Steven Heys
Jiabao He

Schlüsselwörter

Abstrakt

Polyunsaturated fatty acid (PUFA), a key marker in breast cancer, is non-invasively quantifiable using multiple quantum coherence (MQC) magnetic resonance spectroscopy (MRS) at the expense of losing half of the signal. Signal combination for phased array coils provides potential pathways to enhance the signal to noise ratio (SNR), with current algorithms developed for conventional brain MRS. Since PUFA spectra and the biochemical environment in the breast deviate significantly from those in the brain, we set out to identify the optimal algorithm for PUFA in breast cancer. Combination algorithms were compared using PUFA spectra from 17 human breast tumour specimens, 15 healthy female volunteers, and 5 patients with breast cancer on a clinical 3 T MRI scanner. Adaptively Optimised Combination (AOC) yielded the maximum SNR improvement in specimens (median, 39.5%; interquartile range: 35.5-53.2%, p < 0.05), volunteers (82.4 ± 37.4%, p < 0.001), and patients (median, 61%; range: 34-105%, p < 0.05), while independent from voxel volume (rho = 0.125, p = 0.632), PUFA content (rho = 0.256, p = 0.320) or water/fat ratio (rho = 0.353, p = 0.165). Using AOC, acquisition in patients is 1.5 times faster compared to non-noise decorrelated algorithms. Therefore, AOC is the most suitable current algorithm to improve SNR or accelerate the acquisition of PUFA MRS from breast in a clinical setting.

Treten Sie unserer
Facebook-Seite bei

Die vollständigste Datenbank für Heilkräuter, die von der Wissenschaft unterstützt wird

  • Arbeitet in 55 Sprachen
  • Von der Wissenschaft unterstützte Kräuterkuren
  • Kräutererkennung durch Bild
  • Interaktive GPS-Karte - Kräuter vor Ort markieren (in Kürze)
  • Lesen Sie wissenschaftliche Veröffentlichungen zu Ihrer Suche
  • Suchen Sie nach Heilkräutern nach ihrer Wirkung
  • Organisieren Sie Ihre Interessen und bleiben Sie über Neuigkeiten, klinische Studien und Patente auf dem Laufenden

Geben Sie ein Symptom oder eine Krankheit ein und lesen Sie über Kräuter, die helfen könnten, geben Sie ein Kraut ein und sehen Sie Krankheiten und Symptome, gegen die es angewendet wird.
* Alle Informationen basieren auf veröffentlichten wissenschaftlichen Forschungsergebnissen

Google Play badgeApp Store badge