CN111175335B - 一种核磁共振t1噪声的压制方法 - Google Patents

一种核磁共振t1噪声的压制方法 Download PDF

Info

Publication number
CN111175335B
CN111175335B CN202010051166.1A CN202010051166A CN111175335B CN 111175335 B CN111175335 B CN 111175335B CN 202010051166 A CN202010051166 A CN 202010051166A CN 111175335 B CN111175335 B CN 111175335B
Authority
CN
China
Prior art keywords
t1noise
data
area
matrix
projection
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202010051166.1A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111175335A (zh
Inventor
刘造
李清园
杨可
宋侃
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Wuhan Zhongke Niujin Wave Spectrum Technology Co ltd
Original Assignee
Wuhan Zhongke Niujin Wave Spectrum Technology Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Wuhan Zhongke Niujin Wave Spectrum Technology Co ltd filed Critical Wuhan Zhongke Niujin Wave Spectrum Technology Co ltd
Priority to CN202010051166.1A priority Critical patent/CN111175335B/zh
Publication of CN111175335A publication Critical patent/CN111175335A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111175335B publication Critical patent/CN111175335B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N24/00—Investigating or analyzing materials by the use of nuclear magnetic resonance, electron paramagnetic resonance or other spin effects
    • G01N24/08—Investigating or analyzing materials by the use of nuclear magnetic resonance, electron paramagnetic resonance or other spin effects by using nuclear magnetic resonance
    • G01N24/087—Structure determination of a chemical compound, e.g. of a biomolecule such as a protein
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
    • Y02A90/00—Technologies having an indirect contribution to adaptation to climate change
    • Y02A90/30—Assessment of water resources

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • High Energy & Nuclear Physics (AREA)
  • Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Crystallography & Structural Chemistry (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Magnetic Resonance Imaging Apparatus (AREA)

Abstract

本发明提出一种核磁共振t1噪声的压制方法，包括如下步骤：载入核磁共振多维谱数据S(m,n)，并计算直接维投影P1；将直接维投影P1采用连续小波变换求得一阶导数谱P2，并对P2采用滑动窗口法得到谱峰区域，并将该区域作为t1噪声区域；取直接维投影P1的非t1噪声区域的连续d列数据，分别求取各列的噪声水平，并将各列噪声水平的平均值σ1作为t1噪声压制的目标噪声水平；取t1噪声区域对应的矩阵S中的某列，采用连续小波变换得到一阶导数P3，并用滑动窗口算法得到该列的噪声区域P4；对t1噪声区域P4采用Whittaker算法进行平滑，使该区域的噪声水平被压制到目标值σ1；继续取t1噪声区域对应的矩阵S的下一列数据，计算噪声区域P4并进行Whittaker算法进行平滑，直到t1噪声区域的平滑全部完成。

Description

一种核磁共振t1噪声的压制方法
【技术领域】
本发明涉及核磁共振数据处理技术领域，尤其涉及一种核磁共振t1噪声的压制方法。
【背景技术】
核磁共振在生物大分子、分子动力学、药物研发等领域取得了重要应用。蛋白质等复杂结构的大分子使核磁共振谱图重叠严重，分辨率降低，对谱图的辨认造成困难。核磁共振多维谱是解决谱峰重叠的重要手段，但由于仪器的不稳定性使间接维的噪声水平增大，形成t1噪声，对谱图的辨认形成干扰。为提高核磁共振多维谱图的数据质量，如何压制t1噪声是核磁共振数据处理的重要课题。
现有的核磁共振t1噪声压制方法主要分为三种类型：1.在脉冲序列执行期间使用线性梯度场进行相干路径选择(Horne T J,Morris G A.P-Type gradient-enhanced COSYexperiments show lowert1 noise than N-type[J].Magnetic Resonance inChemistry,1997,35(10):680-686.)；2.通过抑制对角峰，以减小较强的对角峰形成的t1噪声(Denk W,Wagner G,Rance M,et al.Combined suppression of diagonal peaks andt1 ridges in two-dimensional nuclear overhauser enhancement spectra[J].Journal of Magnetic Resonance,1985,62(2):350-355.)；3.在数据处理阶段采用参考去卷积(Gibbs A,Morris G A,Swanson AG,et al.Suppression of t1Noise in 2D NMRSpectroscopy by Reference Deconvolution[J].Journal of Magnetic Resonance,Series A,1993,101(3):351-356)、数据平滑(Glaser S J,Kalbitzer H R.Improvementof two-dimensional NMR spectra by weighted mean t1-ridge subtraction andantidiagonal reduction[J].Journal of Magnetic Resonance,1986,68(2):350-354.)、数据相关性去噪(Simon Poulding,Adrian J.Charlton,James Donarski.Removal of t1noise from metabolomic 2D 1H–13C HSQC NMR spectra by Correlated TraceDenoising[J].Journal of Magnetic Resonance,189(2):190-199.)等。其中，基于数据处理的t1噪声压制方法应用较为广泛，但是，目前的方法普遍执行效率较低，且对谱峰的正负、宽窄等不同特征的普适性不强。
鉴于此，实有必要提供一种新型的核磁共振t1噪声的压制方法以克服上述缺陷。
【发明内容】
本发明的目的是提供一种核磁共振t1噪声的压制方法，可以对噪声区域进行去噪，且压制方法的整个过程速度快，对各种谱峰类型均具有较好的适应性。
为了实现上述目的，本发明提供一种核磁共振t1噪声的压制方法，包括如下步骤：
S1：载入核磁共振多维谱数据S(m,n)，并计算直接维投影P1；其中m表示间接维的点数，即多维谱数据的矩阵S的行数；n表示直接维的点数，即多维谱数据的矩阵S的列数；
S2：将S1中得到的直接维投影P1采用连续小波变换求得一阶导数谱P2，并对一阶导数谱P2采用滑动窗口法得到谱峰区域，并将该区域作为t1噪声区域；
S3：取S2中非t1噪声区域的连续d列数据，分别求取各列的噪声水平，并将所有噪声水平的平均值σ1作为t1噪声压制的目标噪声水平；
S4：取S2中得到的t1噪声区域对应的矩阵S中的某列，采用连续小波变换得到一阶导数谱P3，并用滑动窗口算法得到该列的噪声区域P4；
S5：对S4中的t1噪声区域P4采用Whittaker算法滤波进行平滑，使该区域的噪声水平被压制到目标值；
S6：取S2得到的t1噪声区域对应的矩阵S的下一列数据，回到S4，直到t1噪声区域的平滑全部完成。
在一个优选实施方式中，S1具体包括，
步骤1.1：将多维谱数据S的负信号部分置零后的新矩阵，记为S+，然后将m行直接维数据逐条相加，得到正投影P+,
S+＝S
S+(S+＜0)＝0
P+(k)＝sum(S+(:,k))
其中，S+(:,k)表示矩阵S+的第k列，P+(k)表示正投影P+的第k个点；
步骤1.2：将多维谱数据S的正信号部分置零的新矩阵，记为S-，然后将m行直接维数据逐条相加，得到负投影P-,
S-＝S
S-(S-＞0)＝0
P-(k)＝sum(S-(:,k))
其中，S-(:,k)表示矩阵S-的第k列，P-(k)表示负投影P-的第k个点；
步骤1.3：将正投影P+和负投影P-合并，得到直接维投影P1，
P1＝P++abs(P-)
其中，abs(P-)表示负投影的绝对值。
在一个优选实施方式中，S2具体包括，
步骤2.1：设置CWT参数r，
r＝a*n
其中，a为系数常量，通常取0.01～0.02，n为矩阵S的列数；
步骤2.2：使用CWT参数r，对直接维投影P1采用基于Harr特征的连续小波变换求得一阶导数谱P2；
步骤2.3：将一阶导数谱P2平均分为b段，分别求每段数据的标准差，取所有标准差的最小值作为P2的噪声水平ε；
步骤2.4：在一阶导数谱P2上取总长度的1/c的数据段，计算该数据段最大值与最小值之差η，逐点滑动该数据段，当η＞f*ε时认为是峰区域，否则认为是t1噪声区域。
在一个优选实施方式中，S5具体包括，
步骤5.1：设置正则化参数λ，对噪声区域P4采用Whittaker算法平滑：
minF＝min((y-z)2+λ(D2z)2)
z＝(1+λD'D)-1y
其中，y表示噪声区域的原始数据，z表示平滑之后的数据；
步骤5.2：按照步骤2.3计算步骤5.1平滑后数据z的噪声水平σ2，若σ2>σ1,则增大平滑系数λ；
λ＝α*λ；
其中，α表示λ增大的倍数，通常的取值范围为：1<α<4；若σ2<＝σ1，则进入S6。
在一个优选实施方式中，所述连续d列数据的范围为4<＝d<＝20，b的范围为16<＝b<＝32，c的范围为20<＝c<＝100，f的范围为4<＝f<＝10，λ的范围为200<＝λ<＝500。
与现有技术相比，本发明提供的一种核磁共振t1噪声的压制方法，有益效果在于，对多维谱数据计算各维投影，并对各维投影采用连续小波变换和滑动窗口法得到谱峰区域，将该谱峰区域作为压制t1噪声的目标区域，在目标区域中各条数据再次采用连续小波变换和滑动窗口法得到各条数据的噪声区域，最后对噪声区域采用Whittaker算法对噪声进行压制，压制方法的整个过程速度快，各种谱峰类型均具有较好的适应性。
【附图说明】
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中有关的附图作简要介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1为本发明提供的核磁共振t1噪声压制方法的流程图。
图2为本发明提供的核磁共振t1噪声压制方法的多维谱数据。
图3为本发明提供的核磁共振t1噪声压制方法的多维谱直接维投影和投影的一维导数谱。
图4为本发明提供的核磁共振t1噪声压制方法的多维谱的t1噪声区域。
图5为本发明提供的核磁共振t1噪声压制方法的多维谱(只包含正峰)t1噪声压制后的谱图。
图6为本发明提供的核磁共振t1噪声压制方法的多维谱(同时包含正负峰)
t1噪声压制前的谱图。
图7为本发明提供的核磁共振t1噪声压制方法的多维谱(同时包含正负峰)t1噪声压制后的谱图。
【具体实施方式】
为了使本发明的目的、技术方案和有益技术效果更加清晰明白，以下结合附图和具体实施方式，对本发明进行进一步详细说明。应当理解的是，本说明书中描述的具体实施方式仅仅是为了解释本发明，并不是为了限定本发明。
请参阅图1，本发明提供一种核磁共振t1噪声的压制方法，包括如下步骤：
S1：载入核磁共振多维谱数据S(m,n)，并计算直接维投影P1；其中m表示间接维的点数，即多维谱数据的矩阵S的行数；n表示直接维的点数，即多维谱数据的矩阵S的列数；
S2：将S1中得到的直接维投影P1采用连续小波变换(Continous WaveletTransform，CWT)求得一阶导数谱P2，并对一阶导数谱P2采用滑动窗口法得到谱峰区域，并将该区域作为t1噪声区域；
S3：取S2中非t1噪声区域的连续d列数据(4<＝d<＝20)，分别求取各列的噪声水平，并将所有噪声水平的平均值σ1作为t1噪声压制的目标噪声水平；
S4：取S2中得到的t1噪声区域对应的矩阵S中的某列，采用连续小波变换得到一阶导数谱P3，并用滑动窗口算法得到该列的噪声区域P4；
S5：对S4中的t1噪声区域P4采用Whittaker算法进行平滑，使该区域的噪声水平被压制到目标值；
S6：取S2得到的t1噪声区域对应的S矩阵的下一列数据，回到S4，直到t1噪声区域的平滑全部完成。
具体的，S1：载入核磁共振多维谱数据S(m,n)，并计算直接维投影P1；其中m表示间接维的点数，即多维谱数据的矩阵S的行数；n表示直接维的点数，即多维谱数据的矩阵S的列数，具体包括如下步骤，
步骤1.1：将多维谱数据S的负信号部分置零后的新矩阵，记为S+，然后将m行直接维数据逐条相加，得到正投影P+,
S+＝S
S+(S+＜0)＝0
P+(k)＝sum(S+(:,k))
其中，S+(:,k)表示矩阵S+的第k列，P+(k)表示正投影P+的第k个点；
步骤1.2：将多维谱数据S的正信号部分置零的新矩阵，记为S-，然后将m行直接维数据逐条相加，得到负投影P-,
S-＝S
S-(S-＞0)＝0
P-(k)＝sum(S-(:,k))
其中，S-(:,k)表示矩阵S-的第k列，P-(k)表示负投影P-的第k个点；
步骤1.3：将正投影P+和负投影P-合并，得到直接维投影P1，
P1＝P++abs(P-)
其中，abs(P-)表示负投影的绝对值。
具体的，S2：将S1中得到的直接维投影P1采用连续小波变换(Continous WaveletTransform，CWT)求得一阶导数谱P2，并对一阶导数谱P2采用滑动窗口法得到谱峰区域，并将该区域作为t1噪声区域；具体步骤如下，
步骤2.1：设置CWT(连续小波变换)参数r，
r＝a*n
其中，a为系数常量，通常取0.01～0.02，n为矩阵S的列数；
步骤2.2：使用CWT参数r，对直接维投影P1采用基于Harr特征的连续小波变换求得一阶导数谱P2；
步骤2.3：将一阶导数谱P2平均分为b(16<＝b<＝32)段，分别求每段数据的标准差，取所有标准差的最小值作为P2的噪声水平ε；
步骤2.4：在一阶导数谱P2上取总长度的1/c(20<＝c<＝100)的数据段，计算该数据段最大值与最小值之差η。逐点滑动该数据段，当η＞f*ε时认为是峰区域(4<＝f<＝10)，否则认为是t1噪声区域；
具体的，S5：对步骤4中的噪声区域P4采用Whittaker算法进行平滑，使该区域的噪声水平被压制到目标值σ1，具体步骤如下，
步骤5.1：设置正则化参数λ(200<＝λ<＝500)，对噪声区域P4采用Whittaker算法平滑：
minF＝min((y-z)2+λ(D2z)2)
z＝(1+λD'D)-1y
其中，y表示噪声区域的原始数据，z表示平滑之后的数据；
步骤5.2：按照步骤2.3计算步骤5.1平滑后数据z的噪声水平σ2，若σ2>σ1,则增大平滑系数λ；
λ＝α*λ
其中，α表示λ增大的倍数，通常的取值范围为：1<α<4。
若σ2<＝σ1,则进入S6。
实施例1：
一种核磁共振t1噪声压制方法，如图1所示，该方法包括以下步骤：
S1：载入核磁共振多维谱数据S(m,n)，m表示间接维的点数，即矩阵S的行数，n表示直接维的点数，即矩阵S的列数。并计算直接维投影P1。(在本实施例中：S为HSQC二维相敏谱，间接维点数m＝512，直接维点数n＝2048，多维谱数据S如图2所示)
步骤1.1、将多维谱数据S的负信号部分置零后的新矩阵，记为S+，然后将m行直接维数据逐条相加，得到正投影P+,
S+＝S
S+(S+＜0)＝0
P+(k)＝sum(+S(:,
其中，S+(:,k)表示矩阵S+的第k列，P+(k)表示正投影P+的第k个点；
步骤1.2、将多维谱数据S的正信号部分置零的新矩阵，记为S-，然后将m行直接维数据逐条相加，得到负投影P-,
S-＝S
S-(S-＞0)＝0
P-(k)＝sum(-S(:,
其中，S-(:,k)表示矩阵S-的第k列，P-(k)表示负投影P-的第k个点；
步骤1.3、将正投影P+和负投影P-合并，得到直接维投影P1。
P1＝P++abs(P-)
其中，abs(P-)表示负投影的绝对值；
S2：将S1中得到的直接维投影P1采用连续小波变换(Continous WaveletTransform，CWT)求得一阶导数谱P2，并对一阶导数谱P2采用滑动窗口法得到谱峰区域，并将该区域作为t1噪声的目标区域，(在本实施例中：P2及谱峰、噪声区域如图3所示)具体步骤如下，
步骤2.1、设置CWT参数r，
r＝a*n(在本实施例中：a＝0.01)
步骤2.2、使用CWT参数r，对直接维投影P1采用基于Harr的连续小波变换求得一阶导数谱P2；
步骤2.3、将一阶导数谱P2平均分为b段，分别求每段数据的标准差，取所有标准差的最小值作为P2的噪声水平ε(在本实施例中：b＝16，ε＝4.42*105)；
步骤2.4、在一阶导数谱P2上取长度1/c(在本实施例中：c＝100)的数据段，计算该数据段最大值与最小值之差η，逐点滑动该数据段，当η＞f*ε时认为是峰区域，否则认为是噪声区域；(在本实施例中：f＝6；直接维投影P1、一阶导数P2如图3所示，t1噪声区域如图4所示)
S3：取S2中非t1噪声区域的连续d列数据，按照步骤2.3分别求取各列的噪声水平，并将所有噪声水平的平均值σ1作为t1噪声压制的目标噪声水平。(本实施例中：d＝8，σ1＝1.945*104)
S4：取步骤2的t1噪声区域对应的S矩阵的某列，按照步骤2中的连续小波变换得到一阶导数谱P3，并用滑动窗口法得到该列的噪声区域P4；
S5：对步骤4中的噪声区域P4采用Whittaker算法进行平滑，使该区域的噪声水平被压制到目标值σ1，具体步骤如下：
步骤5.1、设置正则化参数λ(本实施例中：λ＝200)，对噪声区域P4采用Whittaker算法滤波：
minF＝min((y-z)2+λ(D2z)2)
z＝(1+λD'D)-1y
其中，y表示噪声区域的原始数据，z表示平滑之后的数据；
步骤5.2、按照步骤2.3计算步骤5.1平滑后数据z的噪声水平σ2，若σ2>σ1,则增大平滑系数λ
λ＝α*λ
其中，α表示λ增大的倍数(本实施例中：α＝2)。
若σ2<＝σ1,则进入S6；
S6：取S2得到的t1噪声区域对应的矩阵S的下一列数据，回到S4，直到t1噪声区域的平滑全部完成。(在本实施例中：t1噪声压制后的谱图如图5所示，本方法整个执行过程耗时2.8秒，测试电脑CPU为Intel i5 7200U)
实施例2：
S1：载入核磁共振多维谱数据S(m,n)，m表示间接维的点数，即矩阵S的行数，n表示直接维的点数，即矩阵S的列数，并计算直接维投影P1。(在本实施例中：S为带谱编辑的HSQC二维相敏谱，谱峰同时包含正峰和负峰，间接维点数m＝512，直接维点数n＝2048，多维谱数据S如图6所示)。
步骤1.1、将多维谱数据S的负信号部分置零后的新矩阵，记为S+，然后将m行直接维数据逐条相加，得到正投影P+，
S+＝S
S+(S+＜0)＝0
P+(k)＝sum(+S(:,
其中，S+(:,k)表示矩阵S+的第k列，P+(k)表示正投影P+的第k个点；
步骤1.2、将多维谱数据S的正信号部分置零的新矩阵，记为S-，然后将m行直接维数据逐条相加，得到负投影P-，
S-＝S
S-(S-＞0)＝0
P-(k)＝sum(-S(:,
其中，S-(:,k)表示矩阵S-的第k列，P-(k)表示负投影P-的第k个点；
步骤1.3、将正投影P+和负投影P-合并，得到直接维投影P1，
P1＝P++abs(P-)
其中，abs(P-)表示负投影的绝对值；
S2：将S1得到的直接维投影P1采用连续小波变换(Continous WaveletTransform，CWT)求得一阶导数谱P2，并对一阶导数谱P2采用滑动窗口法得到谱峰区域，并将该区域作为t1噪声的目标区域。
步骤2.1、设置CWT参数r，
r＝a*n(在本实施例中：a＝0.015)
步骤2.2、使用CWT参数r，对直接维投影P1采用基于Harr的连续小波变换求得一阶导数谱P2；
步骤2.3、将一阶导数谱P2平均分为b段，分别求每段数据的标准差，取所有标准差的最小值作为P2的噪声水平ε(在本实施例中：b＝20，ε＝6.75*106)；
步骤2.4、在一阶导数谱P2上取长度1/c(在本实施例中：c＝100)的数据段，计算该数据段最大值与最小值之差η，逐点滑动该数据段，当η＞f*ε时认为是峰区域，否则认为是噪声区域；(在本实施例中：f＝5)
S3：取步骤2中噪声区域的连续d列数据，按照步骤2.3分别求取各列的噪声水平，并将所有噪声水平的平均值σ1作为t1噪声压制的目标噪声水平；(本实施例中：d＝12，σ1＝2.465*105)
S4：取步骤2得到的t1噪声区域对应的矩阵S的某列，按照步骤2中的连续小波变换得到一阶导数谱P3，并用滑动窗口法得到该列的噪声区域P4；
S5：对步骤4中的噪声区域P4采用Whittaker算法进行平滑，使该区域的噪声水平被压制到目标值σ1，具体步骤如下：
步骤5.1、设置正则化参数λ(本实施例中：λ＝200)，对噪声区域P4采用Whittaker算法滤波：
minF＝miny(-(z2+λ)D2(z2
z＝(1+λD'D)-1y
其中，y表示噪声区域的原始数据，z表示平滑之后的数据；
步骤5.2、按照步骤2.3计算步骤5.1平滑后数据z的噪声水平σ2，若σ2>σ1,则增大平滑系数λ
λ＝α*λ
其中，α表示λ增大的倍数(本实施例中：α＝2.5)。
若σ2<＝σ1,则进入S6；
S6：取步骤2得到的t1噪声区域对应的矩阵S的下一列数据，回到S4，直到t1噪声区域的平滑全部完成。(在本实施例中：t1噪声压制后的谱图如图7所示，本方法整个执行过程耗时2.5秒，测试电脑CPU为Intel i5 7200U。)
本发明并不仅仅限于说明书和实施方式中所描述，因此对于熟悉领域的人员而言可容易地实现另外的优点和修改，故在不背离权利要求及等同范围所限定的一般概念的精神和范围的情况下，本发明并不限于特定的细节、代表性的设备和这里示出与描述的图示示例。

Claims (5)

1.一种核磁共振t1噪声的压制方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1：载入核磁共振多维谱数据S(m,n)，并计算直接维投影P1；其中m表示间接维的点数，即多维谱数据的矩阵S的行数；n表示直接维的点数，即多维谱数据的矩阵S的列数；
S2：将S1中得到的直接维投影P1采用连续小波变换求得一阶导数谱P2，并对一阶导数谱P2采用滑动窗口法得到谱峰区域，并将该区域作为t1噪声区域；
S3：取S2中的非t1噪声区域的连续d列数据，分别求取各列的噪声水平，并将所有噪声水平的平均值σ1作为t1噪声压制的目标噪声水平；
S4：取S2中得到的t1噪声区域对应的矩阵S中的某列，采用连续小波变换得到一阶导数谱P3，并用滑动窗口算法得到该列的噪声区域P4；
S5：对S4中的t1噪声区域P4采用Whittaker算法进行平滑，使该区域的噪声水平被压制到目标值；
S6：取S2得到的t1噪声区域对应的矩阵S的下一列数据，回到S4，直到t1噪声区域的平滑全部完成。
2.如权利要求1所述的核磁共振t1噪声的压制方法，其特征在于，S1具体包括，
步骤1.1：将多维谱数据S的负信号部分置零后的新矩阵，记为S+，然后将m行直接维数据逐条相加，得到正投影P+,
P+(k)＝sum(S+(:,k))
其中，S+(:,k)表示矩阵S+的第k列，P+(k)表示正投影P+的第k个点；
步骤1.2：将多维谱数据S的正信号部分置零的新矩阵，记为S-，然后将m行直接维数据逐条相加，得到负投影P-,
P-(k)＝sum(S-(:,k))
其中，S-(:,k)表示矩阵S-的第k列，P-(k)表示负投影P-的第k个点；
步骤1.3：将正投影P+和负投影P-合并，得到直接维投影P1，
P1＝P++abs(P-)
其中，abs(P-)表示负投影的绝对值。
3.如权利要求1所述的核磁共振t1噪声的压制方法，其特征在于，S2具体包括，
步骤2.1：设置CWT参数r，
r＝a*n
其中，a为系数常量，通常取0.01～0.02，n为矩阵S的列数；
步骤2.2：使用CWT参数r，对直接维投影P1采用基于Harr特征的连续小波变换求得一阶导数谱P2；
步骤2.3：将一阶导数谱P2平均分为b段，分别求每段数据的标准差，取所有标准差的最小值作为P2的噪声水平ε；
步骤2.4：在一阶导数谱P2上取总长度的1/c的数据段，计算该数据段最大值与最小值之差η，逐点滑动该数据段，当η＞f*ε时认为是峰区域，否则认为是t1噪声区域。
4.如权利要求3所述的核磁共振t1噪声的压制方法，其特征在于，S5具体包括，
步骤5.1：设置正则化参数λ，对噪声区域P4采用Whittaker算法平滑：
minF＝min((y-z)2+λ(D2z)2)
其中，y表示噪声区域的原始数据，z表示平滑之后的数据；
步骤5.2：按照步骤2.3计算步骤5.1平滑后数据z的噪声水平σ2，若σ2>σ1,则增大平滑系数λ；
λ＝α*λ；
其中，α表示λ增大的倍数，通常的取值范围为：1<α<4；若σ2<＝σ1，则进入S6。
5.如权利要求4所述的核磁共振t1噪声的压制方法，其特征在于，所述连续d列数据的范围为4<＝d<＝20，b的范围为16<＝b<＝32，c的范围为20<＝c<＝100，f的范围为4<＝f<＝10，λ的范围为200<＝λ<＝500。
CN202010051166.1A 2020-01-17 2020-01-17 一种核磁共振t1噪声的压制方法 Active CN111175335B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010051166.1A CN111175335B (zh) 2020-01-17 2020-01-17 一种核磁共振t1噪声的压制方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010051166.1A CN111175335B (zh) 2020-01-17 2020-01-17 一种核磁共振t1噪声的压制方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111175335A CN111175335A (zh) 2020-05-19
CN111175335B true CN111175335B (zh) 2023-05-02

Family

ID=70656458

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010051166.1A Active CN111175335B (zh) 2020-01-17 2020-01-17 一种核磁共振t1噪声的压制方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111175335B (zh)

Family Cites Families (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5164670A (en) * 1990-09-17 1992-11-17 Syracuse University Multidimensional magnetic resonance system using selective discrete Fourier transformation (SDFT)
US6873915B2 (en) * 2001-08-24 2005-03-29 Surromed, Inc. Peak selection in multidimensional data
ATE513277T1 (de) * 2006-01-31 2011-07-15 Canadian Space Agency Verfahren und system zur vergrösserung des rauschabstands
US9052409B2 (en) * 2008-07-11 2015-06-09 Schlumberger Technology Corporation Monte Carlo method for laplace inversion of NMR data
CN102305918B (zh) * 2011-05-24 2013-09-04 中国科学院武汉物理与数学研究所 一种核磁共振多维谱的伪峰抑制方法
CN102360502B (zh) * 2011-09-07 2013-07-31 中国科学院武汉物理与数学研究所 一种自动基线校正方法
CN104458785B (zh) * 2014-12-12 2016-09-07 中国科学院武汉物理与数学研究所 一种核磁共振波谱谱峰对齐及谱峰提取方法
CN105928965B (zh) * 2016-05-11 2017-09-15 中国科学院武汉物理与数学研究所 一种核磁共振谱采样截断伪峰的抑制方法
CN106526515B (zh) * 2016-11-28 2017-11-03 中国科学院武汉物理与数学研究所 一种基于统计的核磁共振一维谱信噪比提高方法
CN107783200B (zh) * 2017-11-21 2019-06-07 吉林大学 一种联合emd与tfpf算法的全波磁共振信号随机噪声消减方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN111175335A (zh) 2020-05-19

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Jin et al. Sparse and low-rank decomposition of a Hankel structured matrix for impulse noise removal
Onuki et al. Graph signal denoising via trilateral filter on graph spectral domain
Forshed et al. Peak alignment of NMR signals by means of a genetic algorithm
Bao et al. A new automatic baseline correction method based on iterative method
Guo et al. Edgecs: Edge guided compressive sensing reconstruction
Weller et al. Augmented Lagrangian with Variable Splitting for Faster Non-Cartesian ${\rm L} _ {1} $-SPIRiT MR Image Reconstruction
Johnson et al. Convolution kernel design and efficient algorithm for sampling density correction
EP1665158A2 (en) Locally adaptive nonlinear noise reduction
CN112596104B (zh) 一种结合张量分解和全变分的地震资料去噪方法
CN112084847B (zh) 基于多通道截断核范数及全变差正则化的高光谱图像去噪方法
Zhao et al. Texture variation adaptive image denoising with nonlocal PCA
CN108303740B (zh) 一种航空电磁数据噪声压制方法及装置
CN110763913B (zh) 一种基于信号分段分类的导数谱平滑处理方法
US10436925B2 (en) Method for processing marine seismic data
CN107180418A (zh) 一种基于Tetrolet变换的遥感图像增强方法及装置
Cobas Applications of the Whittaker smoother in NMR spectroscopy
CN115797335B (zh) 用于桥梁振动测量的欧拉运动放大效果评估及优化方法
CN115326783A (zh) 拉曼光谱预处理模型生成方法、系统、终端及存储介质
CN111175335B (zh) 一种核磁共振t1噪声的压制方法
Trbovic et al. Using wavelet de-noised spectra in NMR screening
CN111693915B (zh) 基于多尺度排列模糊熵的功能磁共振复杂度测度方法
CN107727634B (zh) 一种激光拉曼光谱解谱处理方法
CN115795272A (zh) 一种基于分数阶迭代离散小波变换的谱线去噪方法
Xu et al. Multichannel reflectivity inversion with sparse group regularization based on HPPSG algorithm
Malloni et al. Automated solvent artifact removal and base plane correction of multidimensional NMR protein spectra by AUREMOL-SSA

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant