Ocena przydatności filtracji Kalmana do poprawy właściwości szumowych danych uzyskiwanych w badaniach DSC-MRI mózgu - Publikacja - MOST Wiedzy

Wyszukiwarka

Ocena przydatności filtracji Kalmana do poprawy właściwości szumowych danych uzyskiwanych w badaniach DSC-MRI mózgu

Abstrakt

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.

Cytuj jako

Pełna treść

pełna treść publikacji nie jest dostępna w portalu

Słowa kluczowe

Informacje szczegółowe

Kategoria:
Publikacja w czasopiśmie
Typ:
artykuły w czasopismach recenzowanych i innych wydawnictwach ciągłych
Opublikowano w:
Measurement Automation Monitoring nr 54, strony 118 - 121,
ISSN: 2450-2855
Język:
polski
Rok wydania:
2008
Opis bibliograficzny:
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
Weryfikacja:
Politechnika Gdańska

wyświetlono 20 razy

Publikacje, które mogą cię zainteresować

Meta Tagi