本文選題：動態(tài)對比度增強(qiáng)磁共振灌注成像 + 腦血容積��； 參考：《振動與沖擊》2016年16期

【摘要】：針對動態(tài)對比度增強(qiáng)磁共振灌注成像中腦血容積的計算,提出基于Hankel矩陣的奇異值分解(Singular Value Decomposition,SVD)算法。在奇異值數(shù)目的確定上采用差分譜量級差的研究方法,對算法進(jìn)行理論推導(dǎo)與仿真模擬,得到較為理想的濾波效果。由于成像過程存在測量噪聲的干擾,分析了信噪比和示蹤劑延遲對算法的影響。仿真結(jié)果表明,信噪比越低(SNR=5 d B),算法處理效果越明顯;信噪比增高(SNR=100 d B),估計值偏差減小,結(jié)果越為準(zhǔn)確。且該算法不受示蹤劑延遲的影響。與傳統(tǒng)奇異值分解算法相比,采用基于Hankel矩陣的奇異值算法可以更為準(zhǔn)確地估計腦血容積。
[Abstract]:Aiming at the calculation of cerebral blood volume in dynamic contrast enhanced magnetic resonance perfusion imaging, a singular Value decomposition (SVD) algorithm based on Hankel matrix is proposed. In order to determine the number of singular values, the differential spectral magnitude difference method is used to derive and simulate the algorithm in theory, and a more ideal filtering effect is obtained. The influence of signal-to-noise ratio (SNR) and tracer delay on the algorithm is analyzed because of the interference of measurement noise in the imaging process. The simulation results show that the lower SNR is, the more obvious the processing effect is, and the higher SNR is 100 dB ~ (-1), the smaller the estimated deviation is, and the more accurate the result is. The algorithm is not affected by tracer delay. Compared with the traditional singular value decomposition (SVD) algorithm, the SVD algorithm based on Hankel matrix can estimate the brain blood volume more accurately.
【作者單位】： 河北工業(yè)大學(xué)電氣工程學(xué)院;
【基金】：河北省自然科學(xué)基金項目資助(E2013202238)
【分類號】：R445.2

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本文編號：1969747