genR2s
Open-source Python und C++ tools zur generativen Modellierung der MRT-Relaxationsraten R2* und R2
Hintergrund
Es wurden verschiedene Methoden vorgeschlagen, um effektive transversale (R2*) und transversale (R2) MRT-Relaxationsraten aus mikrostrukturellen magnetischen Inhomogenitäten im Hirngewebe zu bestimmen. In dieser Software wurden drei dieser Methoden implementiert: Eine Monte-Carlo-Simulation der Wasserdiffusion, implementiert in C++, die es ermöglicht, MRT-Signalabfälle im allgemeinen Fall zu simulieren, sowie das statische Dephasierungsregime bei vernachlässigbarer Wasserdiffusion, implementiert in Python. Diese Simulationen werden durch quantitativen 3D-Eisenkarten informiert. Für weitere Details verweisen wir auf "Measuring the Iron Content of Dopaminergic Neurons in Substantia Nigra with MRI Relaxometry" (siehe Referenzen).
Lizenz
Copyright (C) 2021 der ursprünglichen Autoren (Malte Brammerloh und Enrico Reimer) und des Max-Planck-Instituts für Kognitions- und Neurowissenschaften ("MPI CBS").
Dieses Programm ist freie Software: Sie können es unter den Bedingungen der GNU General Public License, wie von der Free Software Foundation veröffentlicht, weitergeben und/oder modifizieren, entweder in Version 3 der Lizenz oder (nach Ihrer Wahl) in einer späteren Version. Dieses Programm wird in der Hoffnung weitergegeben, dass es nützlich ist, aber OHNE JEGLICHE GARANTIE; sogar ohne die implizite Garantie der MARKTREIFE oder der EIGNUNG FÜR EINEN BESTIMMTEN ZWECK. Siehe die GNU General Public License für weitere Details.
Download
Die neueste Version des Codes ist verfügbar auf GitLab.
Entwickler
Malte Brammerloh, Enrico Reimer (Max-Planck-Institut für Kognitions- und Neurowissenschaften, Leipzig, Deutschland)
Referenzen
Brammerloh, Malte, Markus Morawski, Isabel Friedrich, Tilo Reinert, Charlotte Lange, Primož Pelicon, Primož Vavpetič, et al. “Measuring the Iron Content of Dopaminergic Neurons in Substantia Nigra with MRI Relaxometry.” NeuroImage, June 11, 2021, 118255. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2021.118255.
Danksagung und Finanzierung
Malte Brammerloh wird von der International Max Planck Research School NeuroCom unterstützt. Nikolaus Weiskopf wird vom Europäischen Forschungsrat im Siebten Rahmenprogramm der Europäischen Union (FP7/2007-2013) / ERC-Finanzhilfevereinbarung Nr. 616905, vom BMBF (01EW1711A & B) im Rahmen von ERA-NET NEURON, dem Forschungs- und Innovationsprogramm Horizon 2020 der Europäischen Union unter der Finanzhilfevereinbarung Nr. 681094 unterstützt.