×

磁共振成像测量不确定性随机分析的无迹变换方法及其工程应用。 (英语) Zbl 1469.93104号

摘要:在非线性(离散时间)动态系统的随机滤波框架中,unscented变换在预测一个时间步长到另一个时间步的状态信息和校正中起着至关重要的作用先验的通过被随机噪声破坏的可用测量数据进行不确定状态估计的知识。与基于线性化的技术(如扩展卡尔曼滤波器)相比,使用无迹变换不仅可以根据单个操作点的一阶泰勒级数展开来近似非线性过程或测量模型,但它也导致通过在以确定性方式选择的所谓西格玛点处的状态空间的大信号样采样来增强随机概率分布的前两个矩的量化。本文提出了无迹变换技术在磁共振成像(MRI)测量不确定性随机分析中的一种新应用。基于在MRI扫描仪上收集的测量数据,工程应用测速领域的一个典型基准场景总结了这一贡献。

MSC公司:

93E11号机组 随机控制理论中的滤波
93C55美元 离散时间控制/观测系统
93立方厘米 控制理论中的非线性系统
第60页 统计学在工程和工业中的应用;控制图
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
全文: 内政部 链接

参考文献:

[1] Bouboulis,P.(2010年)。一般Hilbert空间中的Wirtinger演算,arXiv:1005.5170。
[2] Bruschewski,M.、Freudenhammer,D.、Buchenberg,W.B.、Schiffer,H.-P.和Grundmann,S.(2016)。基于统计模型的磁共振测速测量不确定度估计,流体实验57(5):83。
[3] Bruschewski,M.、Kolkmann,H.、John,K.和Grundmann,S.(2019年)。同步编码的相控单点成像:一种更可靠的体外流动定量技术,《药物中的磁共振》81(5):2937-2946。
[4] Datta,A.、Kaur,A.、Lauer,T.和Chabbouh,S.(2019年)。利用多核和多核并行进行子空间聚类,国际应用数学与计算机科学杂志29(1):81-91,DOI:10.2478/amcs-2019-0006·Zbl 1420.62269号
[5] Elkins,C.J.和Alley,M.T.(2007年)。磁共振测速:磁共振成像在流体运动测量中的应用,流体实验43(6):823-858。
[6] 先生们,W.M.(1968)。矩阵乘法和快速傅里叶变换,贝尔系统技术期刊47(6):1099-1103·Zbl 0187.12602号
[7] Holland,D.J.、Malioutov,D.M.、Blake,A.、Sederman,A.J.和Gladden,L.F.(2010年)。使用压缩传感减少相位编码速度成像中的数据采集时间,磁共振杂志203(2):236-246。
[8] Hörmander,L.(1990)。《多变量复杂分析导论》,第三版,荷兰北部,阿姆斯特丹·Zbl 0685.32001号
[9] John,K.、Jahangir,S.、Gawandalkar,U.、Hogendoorn,W.、Poelma,C.、Grundmann,S.和Bruschewski,M.(2020a)。《高速湍流中的磁共振测速:测量误差来源和提高精度的新方法》,《流体实验:实验方法及其在流体流动中的应用》61(2):27。
[10] John,K.、Rauh,A.、Bruschewski,M.和Grundmann,S.(2020b)。为了分析流体流动磁共振成像中测量误差的影响——基于间隔的迭代方法的发展,《控制学报》24(3):343-372·Zbl 1463.62092号
[11] Julier,S.、Uhlmann,J.和Durrant-Whyte,H.(2000)。滤波器和估计器中均值和协方差非线性变换的新方法,IEEE自动控制学报45(3):477-482·Zbl 0973.93053号
[12] Kostin,G.V.、Saurin,V.V.、Aschemann,H.和Rauh,A.(2014)。管道元件中可压缩流体流动的频率分析和控制设计的积分微分方法,动力系统的数学和计算机建模20(5):504-527·Zbl 1302.76160号
[13] Méceš,D.和Stadtherr,M.(2013)。计算非线性动态系统的模糊轨迹,计算机与化学工程52:10-25。
[14] Niebergall,A.、Zhang,S.、Kunay,E.、Keydana,G.、Job,M.、Uecker,M.和Frahm,J.(2013)。以33 ms分辨率讲话的实时MRI:欠采样径向FLASH,非线性逆重建,医学磁共振69(2):477-485。
[15] Piegat,A.和Dobryakova,L.(2020年)。2型区间算法的分解方法,国际应用数学与计算机科学杂志30(1):185-201,DOI:10.34768/amcs-2020-0015·兹比尔1468.65042
[16] Proakis,J.G.和Manolakis,D.G.(1996年)。《数字信号处理:原理、算法和应用》,第三版,Prentice Hall,Upper Saddle River。
[17] Rao,K.R.和Yip,P.C.(2000年)。《转换和数据压缩手册》,CRC出版社,博卡拉顿·Zbl 1079.68569号
[18] Rauh,A.、Dittrich,C.、Senkel,L.和Aschemann,H.(2011)。供水节能增压系统鲁棒非线性控制策略设计的敏感性分析,第20届工业电子国际研讨会论文集,2011年,波兰哥丹斯克,pp.1353-1358。
[19] Rauh,A.、John,K.、Bruschewski,M.和Grundmann,S.(2020年)。用于分析磁共振成像压缩传感测量不确定性影响的两种不同间隔技术的比较,《第18届欧洲控制会议论文集》,ECC 2020,俄罗斯圣彼得堡,第1865-1870页。
[20] Tamir,J.、Ong,F.、Cheng,J.,Uecker,M.和Lustig,M.(2016)。使用伯克利高级重建工具箱进行广义磁共振图像重建,ISMRM数据采样和图像重建研讨会,美国塞多纳,http://wwwuser.gwdg.de/muecker1/sedona16-bart.pdf。
[21] Theilheimer,F.(1969年)。快速傅里叶变换的矩阵版本,IEEE音频和电声学报17(2):158-161。
[22] Uhlmann,J.(2021)。第一手:无味的转变,https://ethw.org/First-Hand:The_Unscented_Transform。
[23] Weinmann,A.(1991)。不确定模型和鲁棒控制,施普林格,维也纳。
[24] 赵峰(2014)。《MRI射频脉冲设计和图像重建方法》,密歇根大学安娜堡分校博士论文。
[25] Zhao,F.、Noll,D.、Nielsen,J.-F.和Fessler,J.(2012)。通过压缩传感实现单独的幅度和相位正则化,IEEE医学成像汇刊31(9):1713-1723。
[26] 周,B.,杨,Y.-F.和胡,B.-X.(2020)。用于MR图像重建的二阶TV-based耦合模型和ADMM算法,国际应用数学与计算机科学杂志30(1):113-122,DOI:10.34768/amcs-2020-0009·Zbl 1461.92056号
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配,可能包含数据转换错误。在某些情况下,zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献,而不声称其完整性或完全匹配。