[发明专利]一种基于核磁共振谱洛伦兹曲线数学性质的小波去噪方法

说明书

本发明公开了一种基于核磁共振谱洛伦兹曲线数学性质的小波去噪方法，涉及解谱分析领域，所述方法包括以下步骤：步骤1、对核磁共振谱数据的实数部分和虚数部分别进行离散小波变换去噪，得到小波去噪后的核磁共振谱实数部分Re和核磁共振谱虚数部分Im；步骤2、使用实数部分和虚数部分之间的数学关系，对小波去噪后的所述核磁共振谱虚数部分Im进行数学计算，得出核磁共振谱的实数部分Re’；步骤3、对Re和Re’求平均，得到最终的去噪结果。本发明提供的小波去噪的方法可以更多地去除MRS信号中的噪声，同时降低了小波去噪过程中对MRS造成的信号损伤，更多的保留了MRS数据中化合物的真实信息。

技术领域

本发明涉及解谱分析领域，尤其涉及一种基于核磁共振谱洛伦兹曲线数学性质的小波去噪方法。

背景技术

洛伦兹曲线是核磁共振(NMR)谱的基础曲线。NMR采集信号的信噪比与重复采集次数的开方成正比，因此在实际应用中采集信号的信噪比和总采集时间之间需要权衡。临床核磁共振谱(MRS)使用的是低磁场强度和有限的时间下采集的，采集信号时在多方因素的干扰下，例如，仪器电子元件噪声，采集时病人的不定的移动等等，造成其采集谱图常常具有低信噪比。这对于对MRS数据进行所含化合物定性定量分析，解谱和辅助临床诊断等的精确性造成了很大的干扰，不利于对疾病的诊断、分期和进展的跟踪等。这也是MRS作为无创的，非侵入性的，对组织代谢物定量的肿瘤诊断分析技术至今未在临床得到广泛应用的阻碍之一。

发明内容

在常用的解谱分析中，只使用MRS的实数部分作为分析谱；虚数部分由于相位差，往往不易于辨别其中所含化合物的性质。而目前常用的去噪方法大多也只使用了核磁共振谱洛伦兹曲线实数部分的信号去噪，而其虚数部分常常被忽略。理论上，虚数部分与实数部分含有相同的化合物信息，仅仅是具有90度的相位差。而噪声信息在实数和虚数部分的信息却不同。因此将虚数部分的信号加入去噪分析，并使用实数部分和虚数部分的数学关系进行平均，不但能够更大程度地去除噪声，同时可以减弱在仅用实数部分去噪时造成的原始信号损伤。

为实现上述目的，本发明提供了一种基于核磁共振谱洛伦兹曲线数学性质的小波去噪方法，所述方法包括以下步骤：

步骤1、对核磁共振谱数据的实数部分和虚数部分别进行离散小波变换去噪，得到小波去噪后的核磁共振谱实数部分Re和核磁共振谱虚数部分Im；

步骤2、使用实数部分和虚数部分之间的数学关系，对小波去噪后的所述核磁共振谱虚数部分Im进行数学计算，得出核磁共振谱的实数部分Re’；

步骤3、对Re和Re’求平均，得到最终的去噪结果。

进一步地，所述步骤1还包括：

步骤1.1、使用小波基函数bior4.4和四层小波分解对核磁共振谱数据的实数部分进行离散小波变换；

步骤1.2、使用小波基函数bior4.4和四层小波分解对核磁共振谱数据的虚数部分进行离散小波变换；

步骤1.3、使用启发式小波阈值函数heursure和硬阈值方法，根据每一层小波分解系数的噪声水平估计调整阈值mln；

步骤1.4、得到符合阈值规则的小波去噪后核磁共振谱实数部分Re和核磁共振谱虚数部分Im。

进一步地，步骤2中的所述数学计算包括傅立叶逆变换。

进一步地，所述步骤2还包括：

步骤2.1、对小波去噪后的核磁共振谱虚数部分Im，对其使用傅立叶逆变换得到：