Detection of the arterial input function using DSC-MRI data

Accurate detection of arterial input function is a crucial step in obtaining perfusion hemodynamic parameters using dynamic susceptibility contrast-enhanced magnetic resonance imaging. It is required as input for perfusion quantification and has a great impact on the result of the deconvolution operation. To improve the reproducibility and reliability of arterial input function detection, several semi- or fully automatic methods have been proposed. This study provides an overview of the current state of the field of arterial input function detection. Methods most commonly used for semi- and fully automatic arterial input function detection are reviewed, and their advantages and disadvantages are listed

Генерація синтетичних медичних даних за допомогою MDR-аналізу

Мета: Метою даної статті є викладення алгоритму генерації синтетичних медичних даних для того, щоб доповнити маленькі вибірки даних. Методи: Для досягнення мети дослідження були використані такі методи, як: кореляційний аналіз (для виявлення значимих змінних та взаємозв’язків між ними), MDR-аналіз (для побудови логічних ланцюгів зв’язку між медичними даними) та регресійний аналіз (для моделювання змінних медичних даних, щоб використати це для генерації синтетичних даних). Результати: Була використана база даних пацієнтів з серцевою недостатністю, яка доступна у відкритому доступі, щоб перевірити розроблений алгоритм генерації синтетичних медичних даних у дій; в результаті були знайдені статистичні взаємозв’язки між даними, які використовувались для побудови моделей лінійної регресії. Обговорення: Запропонований алгоритм дозволяє за допомогою декількох простих, але в той час важливих дій виконати генерацію медичних даних, що дає можливість отримати великі масиви даних, які можна використовувати для реалізації методів машинного навчання у будь-яких задачах пов’язаних з медициною.Purpose: The purpose of this article is to outline an algorithm for generating synthetic medical data in order to augment small samples of data. Methods: To achieve the research goal, methods such as: correlation analysis (to identify significant variables and the relationships between them), MDR analysis (to build logical chains of relationships between medical data), and regression analysis (to model medical data variables to use this to generate synthetic data) were used. Results: A database of heart failure patients that is publicly available was used to test the developed algorithm for generating synthetic medical data in action; as a result, statistical relationships between data were found and used to build linear regression models. Discussion: The proposed algorithm allows, with a few simple, yet important actions, to perform the generation of medical data, which makes it possible to obtain large data sets that can be used to implement machine learning methods in any tasks related to medicine