朱洪图;李一梅;约瑟夫·易卜拉欣。;石晓燕;安、洪宇;陈亚申;高伟;林伟丽;丹尼尔·罗伊（Daniel B.Rowe）。;Bradley S.彼得森。 用于识别磁共振图像中噪声源的回归模型。 （英语） Zbl 1388.62340号 美国统计协会。 104，编号486，623-637（2009）. 摘要：磁共振图像（MRI）中的随机噪声、磁化率伪影、磁场和射频不均匀性以及其他噪声成分可能会给使用这些图像进行的任何测量带来严重的偏差。我们正式引入了三个回归模型，包括一个Rician回归模型和两个相关的正态模型，以表征各种磁共振成像模式中的随机噪声，包括扩散加权成像（DWI）和功能磁共振成像（fMRI）。引入估计算法以最大化三个回归模型的似然函数。我们还开发了一种诊断程序，用于系统地探索MR图像，以识别除简单随机噪声以外的噪声成分，并检测拟合回归模型与MRI数据之间的差异。诊断程序包括良好的数据统计、影响测量和图形显示工具。有效性统计可以评估三个回归模型的关键假设，而影响度量可以隔离某些噪声分量（包括运动伪影）导致的异常值。图形显示工具允许以图形方式显示质量统计和影响度量的值。最后，我们进行了模拟研究以评估这些方法的性能，并分析了一个真实的数据集，以说明我们的诊断程序是如何通过检测回归模型未捕获的血管内变异来定位细微的图像伪影的。 引用于5文件 MSC公司： 62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析 62J02型 一般非线性回归 62M40型 随机字段；图像分析 关键词：弥散张量;拟合优度统计;影响度量;法向近似;Rician回归;核磁共振成像 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{H.Zhu}等人，《美国统计协会期刊》104，第486、623--637号（2009年；Zbl 1388.62340） 全文： 内政部 链接