【摘 要】
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针对动态对比度增强磁共振灌注成像中脑血容积的计算，提出基于 Hankel 矩阵的奇异值分解（Singular Value Decomposition，SVD）算法。在奇异值数目的确定上采用差分谱量级差的研究
【基金项目】
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河北省自然科学基金项目资助(E2013202238)
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针对动态对比度增强磁共振灌注成像中脑血容积的计算，提出基于 Hankel 矩阵的奇异值分解（Singular Value Decomposition，SVD）算法。在奇异值数目的确定上采用差分谱量级差的研究方法，对算法进行理论推导与仿真模拟，得到较为理想的滤波效果。由于成像过程存在测量噪声的干扰，分析了信噪比和示踪剂延迟对算法的影响。仿真结果表明，信噪比越低（SNR ＝5 dB），算法处理效果越明显；信噪比增高（SNR ＝100 dB），估计值偏差减小，结果越为准确。且该算法不受示踪剂延迟的影响。与传统奇
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