Search
Ocena przydatności filtracji Kalmana do poprawy właściwości szumowych danych uzyskiwanych w badaniach DSC-MRI mózgu
Abstract
W pracy pokazano jak na poprawę jakość danych z badania DSC-MRI wpływa filtracja stochastyczna Kalmana. Do przeprowadzenia filtracji stochastycznej potrzebny jest opis systemu w kategoriach zmiennych stanu. Warunek ten spełnia użyty model trójkompartmentowy. Filtracji poddane są próbki, które reprezentują pierwszy przepływ znacznika przez ROI. Jakość filtracji Kalmana silnie zależy od ilości próbek, z związku z tym mało liczne dane MRI są symulacyjnie uzupełniane do zadowalającej ilości, a po filtracji z licznego zbioru punktów odzyskiwane są próbki odpowiadające oryginalnym danym. Uzyskane rezultaty wskazują na przydatność filtracji Kal-mana do poprawy własności szumowych danych DSC-MRI.
Authors (2)
Cite as
Full text
download paper
downloaded 16 times
- Publication version
- Accepted or Published Version
- License
-
open in new tab
Keywords
Details
- Category:
- Articles
- Type:
- artykuły w czasopismach recenzowanych i innych wydawnictwach ciągłych
- Published in:
-
Measurement Automation Monitoring
no. 54,
pages 118 - 121,
ISSN: 2450-2855 - Language:
- Polish
- Publication year:
- 2008
- Bibliographic description:
- Kalicka R., Lipiński S.: Ocena przydatności filtracji Kalmana do poprawy właściwości szumowych danych uzyskiwanych w badaniach DSC-MRI mózgu// Pomiary Automatyka Kontrola. -Vol. 54., nr. nr 3 (2008), s.118-121
- Verified by:
- Gdańsk University of Technology
seen 116 times