| 一种改进的核磁共振FID信号小波去噪方法及其分析 | |
| 董光波 ; 孙增圻 ; 吴宁生 ; 田科钰 ; 高效 ; DONG Guang-bo ; SUN Zeng-qi ; WU Ning-sheng ; TIAN Ke-yu ; GAO Xiao | |
| 2010-07-15 ; 2010-07-15 | |
| 会议名称 | 2007年中国智能自动化会议论文集 ; 2007年中国智能自动化会议 ; 中国甘肃兰州 ; CNKI ; 中国自动化学会智能自动化专业委员会 |
| 关键词 | 去噪 小波变换 核磁共振 FID信号 de-noise wavelet transform nuclear magnetic resonance FID signal TN911.4 |
| 其他题名 | New wavelet-based de-noising method of NMR FID signals and its analysis |
| 中文摘要 | 基于小波变换技术,针对模极大值、阈值收缩和平移不变3种去噪方法,提出一种改进的小波去噪方案,并以医用核磁共振自由感应衰减(FID)信号的去噪处理为研究对象;基于改进的方案和阈值收缩去噪方法,对临床获取的神经胶质瘤病例的大量数据样本进行去噪和分析实验,探讨适用于本类FID信号去噪处理的小波基函数、分解参数、分解层次和阈值策略的选取方法,通过实验建立最优选取方案。结果表明:新方案有良好的去噪性能。; Based on wavelet transform technologies,the principles of three de-noising methods wavelet-based,wavelet transform modulus maxima,threshold shrinkage,and translation invariance were analyzed.An advanced de-nosing method was put forward.Taking aim at the de-noising of clinical nuclear magnetic resonance(NMR)free induction decay(FID)signals,the new method was used to perform the de-noising experiments.Effective solutions for selecting method of wavelet basis function,optimized thresholding function and wavelet decomposing parameters were put forward,so as the distinguishing method between signals and noises.Taking brain gliomas as an example,the effective experimental solutions were implemented based on the wavelet transform de-noising technology.About 30 clinical NMR data obtained from the NMR devices were de-noised to provide high quality data and validated the new method.; 国家自然科学基金资助项目(60372042) |
| 语种 | 中文 ; 中文 |
| 内容类型 | 会议论文 |
| 源URL | [http://hdl.handle.net/123456789/69944]  |
| 专题 | 清华大学 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 董光波,孙增圻,吴宁生,等. 一种改进的核磁共振FID信号小波去噪方法及其分析[C]. 见:2007年中国智能自动化会议论文集, 2007年中国智能自动化会议, 中国甘肃兰州, CNKI, 中国自动化学会智能自动化专业委员会. |
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