Szczegóły publikacji

Opis bibliograficzny

Diagnostic performance of a multi-shell DTI protocol and its subsets with B-matrix spatial distribution correction in differentiating early multiple sclerosis patients from healthy controls / Artur Tadeusz KRZYŻAK, Julia LASEK, Agnieszka Słowik // Frontiers in Neurology [Dokument elektroniczny]. — Czasopismo elektroniczne ; ISSN 1664-2295. — 2025 — vol. 16 art. no. 1618582, s. 1–9. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 9, Abstr. — Publikacja dostępna online od: 2025-07-28. — A. T. Krzyżak, J. Lasek - dod. afiliacja: The LaTiS NMR - Tomography and Spectroscopy Laboratory, Kraków, Poland

Autorzy (3)

Słowa kluczowe

spatial systematic errorsclinical trail protocoldiffusion tensor imagingBSD-DTImultiple sclerosis

Dane bibliometryczne

ID BaDAP162537
Data dodania do BaDAP2025-09-17
Tekst źródłowyURL
DOI10.3389/fneur.2025.1618582
Rok publikacji2025
Typ publikacjiartykuł w czasopiśmie
Otwarty dostęptak
Creative Commons
Czasopismo/seriaFrontiers in Neurology

Abstract

Introduction: This study investigates whether a multi-shell diffusion tensor imaging (DTI) protocol and its subsets can reliably distinguish healthy controls (HC) from patients with multiple sclerosis (MS) presenting with low Expanded Disability Status Scale (EDSS) scores and mild MRI findings. Methods: To enhance accuracy, spatial systematic errors in diffusion measurements were corrected using the B-matrix Spatial Distribution method (BSD-DTI). We examined the discriminative potential of fractional anisotropy (FA) and mean diffusivity (MD) across three broad brain regions: whole brain (WB), white matter (WM), and gray matter (GM), using both the full protocol and its subsets. Additionally, we employed a more detailed classification strategy based on segmentation into 95 regions of interest (ROIs), analyzing FA, MD, axial diffusivity (AD), and radial diffusivity (RD) under a stringent statistical criterion. Results: While the protocol and each subset showed a comparable ability to differentiate between HC and MS groups, substantial variability in metric values across protocols highlights the limited utility of directly comparing DTI metrics between acquisition schemes. Discussion: The results emphasize the importance of accounting for spatial systematic errors when selecting optimal protocols for clinical and research applications.

Publikacje, które mogą Cię zainteresować

artykuł
#166135Data dodania: 16.4.2026
T1- and diffusion tensor-based fractal dimension of white and grey matter in multiple sclerosis / Weronika MAZUR-ROSMUS, Zofia SCHNEIDER, Agnieszka Słowik, Artur Tadeusz KRZYŻAK // Frontiers in Neurology [Dokument elektroniczny]. — Czasopismo elektroniczne ; ISSN  1664-2295 . — 2026 — vol. 16 art. no. 1618319, s. 01-17. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 16-17, Abstr. — Publikacja dostępna online od: 2026-01-07
artykuł
#162517Data dodania: 23.9.2025
AIBSD: deep learning approach to address spatial systematic errors in diffusion tensor imaging / Julia LASEK, Artur Tadeusz KRZYŻAK // Computer Methods and Programs in Biomedicine ; ISSN 0169-2607. — 2025 — vol. 271 art. no. 109034, s. 1–10. — Bibliogr. s. 10, Abstr. — Publikacja dostępna online od: 2025-08-20