本文選題：磁共振波譜 + 低信噪比��； 參考：《上海交通大學》2014年碩士論文

【摘要】：基于磁共振波譜（MRS）這種無創(chuàng)地檢測活體組織特定化學特性的影像信息學方法，本文研究和設計了一套針對微弱譜峰信號的自動檢測的量化算法，實現(xiàn)了對低信噪比信號的量化估計，為其臨床應用提供了可能。 本課題研究的算法包涵了信號預處理和量化估計，前者內容包括水信號的抑制、降噪和基線校正，后者主要運用ER濾波（ER-filter）和基于Hankel矩陣的奇異值分解法（HSVD）相結合的時頻結合方法。在量化估計部分，針對洛侖茲模型中代表信號成分個數(shù)的模型階數(shù)K的選取這一關鍵問題做了不同方法的研究測試，并通過全仿真測試實驗和在真實人腦MRS數(shù)據(jù)加入測試信號的半仿真測試實驗對算法的性能進行測試。在保證算法誤碼率在5%以下的前提下，我們通過檢出率和相對均方誤差（RRMSE）來衡量算法的檢測和估計性能，并給出了算法適合臨床應用的信噪比（SNR）要求。 在模型階數(shù)K的選取上，我們首先比較了高斯曲線擬合法、峰度分析法和固定值法的性能差別，結果顯示高斯擬合法在檢出率和RRMSE上都有優(yōu)勢。在此基礎上，我們進一步研究了基于歸一化擬合質量數(shù)Qfit和最小信息長度MDL的估計方法，并提出一種有條件的最小信息長度方法MDLcon，其估計性能較好，且檢出率最高�？紤]臨床應用的誤差上限條件，MDLcon與高斯擬合法相比，其準確性較高，，尤其是針對低衰減系數(shù)的信號的量化估計有較大的優(yōu)勢，檢出率略低于高斯擬合。 最后，本文對后期的工作進行了展望，希望本研究能為臨床MRS微弱譜峰檢測應用提供更加準確和直觀的波譜信息，并提高算法的實用性和用戶友好性，以實現(xiàn)其臨床應用目標。
[Abstract]:Based on magnetic resonance spectroscopy (MRS), a non-invasive image informatics method for detecting the specific chemical characteristics of living tissues, a quantization algorithm for automatic detection of weak peak signals is studied and designed in this paper. The quantization estimation of low signal-to-noise ratio (SNR) signal is realized, which provides the possibility for its clinical application. The algorithms studied in this paper include signal preprocessing and quantization estimation. The former includes water signal suppression, noise reduction and baseline correction. In the latter case, the combination of ER filter and singular value decomposition (SVD) based on Hankel matrix is mainly used. In the part of quantization estimation, the key problem of selecting the order K of the model representing the number of signal components in the Lorentz model is studied and tested by different methods. The performance of the algorithm is tested by full-simulation test and semi-simulation test of adding test signal to real human MRS data. On the premise that the error rate of the algorithm is less than 5%, the detection rate and RRMSE are used to evaluate the detection and estimation performance of the algorithm, and the SNR requirements of the algorithm for clinical application are given. In the selection of model order K, we first compare the performance differences of Gao Si curve fitting method, kurtosis analysis method and fixed value method. The results show that Gao Si fitting method has advantages in detection rate and RRMSE. On this basis, we further study the estimation method based on normalized fitting quality number (Qfit) and minimum information length (MDL), and propose a conditional minimum information length method (MDLcon), which has better estimation performance and the highest detection rate. The accuracy of MDLcon is higher than that of Gao Si fitting, especially the quantization estimation of the signal with low attenuation coefficient has a great advantage, and the detection rate is slightly lower than that of Gao Si fitting. Finally, this paper looks forward to the later work, hoping that this study can provide more accurate and intuitionistic spectrum information for clinical application of MRS weak spectral peak detection, and improve the practicability and user-friendliness of the algorithm in order to achieve its clinical application goal.
【學位授予單位】：上海交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：R445.2

【共引文獻】

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本文編號：1810153