基于Hankel矩阵的奇异值分解法对脑血容积计算的研究

发布时间：2018-06-02 18:28

  本文选题：动态对比度增强磁共振灌注成像 + 脑血容积　； 参考：《振动与冲击》2016年16期

【摘要】：针对动态对比度增强磁共振灌注成像中脑血容积的计算,提出基于Hankel矩阵的奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)算法。在奇异值数目的确定上采用差分谱量级差的研究方法,对算法进行理论推导与仿真模拟,得到较为理想的滤波效果。由于成像过程存在测量噪声的干扰,分析了信噪比和示踪剂延迟对算法的影响。仿真结果表明,信噪比越低(SNR=5 d B),算法处理效果越明显;信噪比增高(SNR=100 d B),估计值偏差减小,结果越为准确。且该算法不受示踪剂延迟的影响。与传统奇异值分解算法相比,采用基于Hankel矩阵的奇异值算法可以更为准确地估计脑血容积。
[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.
【作者单位】： 河北工业大学电气工程学院;
【基金】：河北省自然科学基金项目资助(E2013202238)
【分类号】：R445.2

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本文编号：1969747