对不同含水量粳稻谷T2峰面积和MRI图像的定量分析

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【目的】水分含量是影响粳稻谷储藏、干燥的主要因素之一,探讨粳稻谷的反演峰与其含水量的数学关系式,通过提取MRI图像灰度值,拟合灰度值与含水量的数学方程,为快速测定粳稻谷水分提供新方法并为分析粳稻谷水分状态和分布提供新思路。【方法】将粳稻谷含水量分别调节为14.963%、15.830%、16.232%、16.299%、18.340%、19.581%、20.707%、22.290%和24.259%,平衡水分之后基于低场核磁(LF-NMR)技术采集不同含水量的粳稻谷数据,利用低场核磁自带CONTIN程序对数据进行定性反演和成像,对不同反演峰进行定量分析,拟合出粳稻谷含水量与其T21峰、T22峰之间的数学关系式,使用MATLAB软件对不同含水量粳稻谷MRI图像进行灰度值采集,并将灰度值与水分进行方程拟合,探究LF-NMR数据与水分的内在关系。【结果】不同含水量粳稻谷的不同反演峰的峰值时间是相对稳定的,但随着含水量的增加,粳稻谷水质子的自由度增高,峰值时间略微增大。利用线性拟合得到粳稻谷含水量与其低场核磁反演峰T21峰面积的拟合方程为y=0.0013x-2.0938(r2=0.9984,P<0.01);含水量低于16%的粳稻谷T22峰不出现,粳稻谷含水量较高时,T22峰面积随着水分含量的增加而不断增大,并且具有显著的相关性(P<0.01),拟合方程为y=0.0082x+16.074(r2=0.9817),T23的峰面积随着粳稻谷含水量的增加不断减小。当粳稻谷含水量不断增高,图像平均灰度值则不断降低,对图像的平均灰度值进行回归分析,得到回归方程y=-2.251x+42.712(r2=0.861),利用MATLAB R2014a软件对图像灰度数据进行采集、分析,建立图形发现低水分含量粳稻谷图像的灰度级比高水分含量粳稻谷图像灰度等级跨度大;但同一灰度等级下,高水分含量粳稻谷的灰度像素出现频率比低水分含量灰度像素出现频率高。体现了高水分粳稻谷整体质子密度和质子信号强度较为均匀,而低水分粳稻谷的质子密度和质子信号强度均匀性较差,证明了水分过低时稻谷内部的水分分布的不均匀性,结合MRI图像可知低水分稻谷水分主要集中在胚部和背部,而高水分粳稻谷内部水分分布较为均匀。【结论】粳稻谷的含水量与低场核磁数据具有极高的相关性,可以利用LF-NMR技术快速检测粳稻谷水分含量和水分分布,通过粳稻谷MRI图像可以直观观测粳稻谷内部水分状态。
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