论文部分内容阅读
目的
针对磁共振波谱成像（MRSI）数据，研究基于Hankel矩阵的量化方法、抑水方法及代谢物信息图像成像方法。
方法分析不同Hankel矩阵结构对几种MRSI数据方法的影响，得到量化效率较高的Hankel矩阵结构。应用水成分信号强度最大的特点，提出基于最大幅值抑水处理MRSI方法。从MRSI数据中提取感兴趣代谢物信息，再通过双线性插值进行代谢物信息成像。
结果Hankel矩阵列数为量化信号点数3/4时MRSI数据幅值及频率参数误差达到最小，应用3/4信号长度构成Hankel矩阵的基于Hankel矩阵及部分重正交Lanczos算法的奇异值分解（HLSVDPRO）方法，仿真数据的幅值、频率、衰减系数准确度分别为96.94%、99.72%、95.55%。数据量化速度随采样点数的增加而减小，采样点数为512点时，量化参数误差达到最小。基于最大幅值抑水的方法在仿真数据的抑水程度为99.55%。
结论将优化的Hankel矩阵结构应用于基于Hankel矩阵的MRSI量化方法中对参数准确度和速度均有提升，最佳采样点数为512，基于最大幅值抑水方法对MRSI数据抑水彻底，通过对代谢物信息成像，可在（超）早期对疾病进行诊断。