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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
대한의용생체공학회 의공학회지 의공학회지 제28권 제3호
발행연도
2007.1
수록면
338 - 343 (6page)

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BOLD T2*-weighted MR images reflects cortical blood flow and oxygenation alterations. fMRI study relies on the detection of localized changes in BOLD signal intensity. Since fMRI measures the very small modulations in BOLD signal intensity that occur during changes in brain activity, it is also very sensitive to small signal intensity variations caused by physiologic noise during the scan. Due to the complexity of movement of various organs associated with heart beat, it is important to reduce cardiac related noise rather than other physiological noise which could be required with relatively simple method. Therefore, a number of methods have been developed for the estimation and reduction of cardiac noise in fMRI study. But, each method has limitation. In this study, we proposed a new estimation method for brain activities influenced by blood pulsation effect using regression analysis with blood pulsation signal and the correspond slice of fMRI. We could find out that the right anterior cingulate cortex and right olfactory cortex and left olfactory cortex were largely influenced by blood pulsation effect for new method. These observed areas are mostly on the structure of anterior cerebral artery in the brain. That is convinced with that our method would be valid and our new method is easier to apply in practice and reduce computational burden than the retrospective method.
#blood pulsation effect #BOLD #fMRI

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참고문헌 (22)

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A.C. Burton / 1971 / Physiology and Biophysics of Circulation google schola Aguirre GK / 1998. / The variability of human, BOLD hemodynamic responses 8 (4) : 360 ~ 369 google schola Barry RL / 2005. / Modeling and suppression of respiration-related physiological noise in echo-planar functional magnetic resonance imaging using global and one-dimensional google schola Biswal B / 1996. / Reduction of physiological fluctuations in fMRI using digital filters 35 (1) : 107 ~ 113 google schola Cox R / 1996. / AFNI: software for analysis and visualization of functional magnetic resonance neuroimages 29 (3) : 163 ~ 173 google schola

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