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A Novel Semi-Supervised Methodology for Extracting Tumor Type-Specific MRS Sources in Human Brain Data

机译:一种新颖的半监督方法用于提取人脑数据中特定于肿瘤类型的MRS源

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摘要

BackgroundThe clinical investigation of human brain tumors often starts with a non-invasive imaging study, providing information about the tumor extent and location, but little insight into the biochemistry of the analyzed tissue. Magnetic Resonance Spectroscopy can complement imaging by supplying a metabolic fingerprint of the tissue. This study analyzes single-voxel magnetic resonance spectra, which represent signal information in the frequency domain. Given that a single voxel may contain a heterogeneous mix of tissues, signal source identification is a relevant challenge for the problem of tumor type classification from the spectroscopic signal.
机译:背景技术人脑肿瘤的临床研究通常始于无创成像研究,该研究提供了有关肿瘤范围和位置的信息,但对被分析组织的生物化学知之甚少。磁共振波谱可以通过提供组织的代谢指纹来补充成像。本研究分析了单体素磁共振谱,该谱在频域中表示信号信息。考虑到单个体素可能包含组织的异质混合,信号源识别对于从光谱信号进行肿瘤类型分类的问题是一个相关的挑战。

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