基于复数主成分分析磁共振波谱信号衰减系数自动校正.pdf

第9 卷 第2 期 电路与系统学报 Vol.9 No.2 2004 年 4 月 JOURNAL OF CIRCUITS AND SYSTEMS April 2004 文章编号 1007-0249 (2004) 02-0084-04 基于复数主成分分析的磁共振波谱 * 信号衰减系数的自动校正 曾卫明 梁晓云 罗立民 东南大学 生物医学工程系 江苏 南京 210096 摘要 衰减系数的校正是磁共振波谱信号处理和分析过程中的一个关键难题 本文基于复数主成分分析 提出了 一种自动的磁共振波谱衰减系数的校正方法 较成功地解决了这个难点问题 文中的模拟数据及其实现结果充分验证 了该方法的有效性 关键词 复数主成分分析 磁共振波谱 衰减系数 中图分类号 TP391 文献标识码 A 1 引言 磁共振波谱 MRS 可用来无创伤地检测正常和病理条件下头脑的主要代谢产物 对预防 诊断 和控制疾病 探测活体大脑的奥秘等都具有重大的理论和现实意义[1,2] 当前 国外对MRS 信号处理 分析的研究十分活跃 有许多重要理论和算法出现 然而 由于产生信号时动物的运动 磁场的不稳 定等外界带来的影响 原始的MRS 往往出现较大失真 即出现诸多与真正生化信号不相干的伪成分 因此 MRS 信号的处理非常复杂 单是对MRS 信号的后处理至少包括四个渐进阶段 即信号的数学 模型化 模型参数校正 或配准对齐 参数的量化估计 信号的分析识别等 本文实质上是对第二个 关键步骤中最难和研究成果最少的MRS 模型衰减系数 也可以针对线宽 的自动校正进行研究 MRS 模型函数通常用下式来表达[3,4] 即 K y a ej fk edk j 2pf k tn e n 0, 1... N 1 1 n k n k 1 其中 K 代表波形数量 en 为复数噪声 ak 表示幅度 fk 是相位 f k 为频率 dk 为衰减系数 以上 的参数可以直接提供关于组织器官的分子信息 如频率f k 代表分子的化学位移 与分子的种类有关 衰减系数dk 代表分子活动度 与分子所处的外界环境有关 如PH 值 幅度ak 与分子的含量成正比等 [11] 因此 对这些参数的精确量化估计 是真正发挥MRS 作用的关键 然而 实际中由于磁场的不 均匀 设备的不完善 导致结果与式 1 的标准模型有偏差 即最终估计的结果包含一些与真正MRS 生化信号无关的成分 因而对各参数的校正配准就成为该关键处理前的一项重要环节 利用PCA 对MRS 进行处理是近几年来才开始研究的有效技术 PCA 可以同时对数据集中所有的 谱进行分解 来获取它们的基本特征 即主成分 它不需要预先对波谱的形状等进行假定 即不需要 有关的先验知识 而另一方面 MRS 数据集中各谱一般恰恰具有这种共同的基本信息 如基本的波形 函数等 所以在MRS 参数量化及校正中 PCA 分析有着独特的优势 如Brown 等证明 PCA 能够检 [6] [10] 测很小的频率和相位变化 Huffel 等展示它有比互相关法有更好的幅度估计 等 1995 年 Stoyanova [5] [5~11] 等较早地把PCA 应用到磁共振波谱量化分析