Autoregressivo movimento média simulação

Modelagem de média móvel autoadressiva para estimação de parâmetros espectrales a partir de uma aquisição de mudança química de eco multigradiente T1 - Modelagem média móvel autoregressiva para estimação de parâmetros espectrales de uma aquisição de mudança química de eco multigradiente AU - Taylor, Brian A. AU - Hwang, Ken Pin AU - Hazle, John D. AU - Stafford, R. Jason N2 - Os autores investigaram o desempenho do algoritmo iterativo de Steiglitz-McBride (SM) em um modelo de sinais de média vertical autorregressivo (ARMA) de uma aquisição rápida, escassamente amostrada, multi-eletrica, de mudança química (CSI) usando simulação, fantasma, Experiências ex vivo e in vivo com foco em seu potencial uso em intervenções guiadas por ressonância magnética (MR). O modelo de sinal ARMA facilitou um rápido cálculo do deslocamento químico, tempo aparente de relaxamento de spin-spin (T2) e amplitudes complexas de um sistema multipiste a partir de um número limitado de ecos (16). Foram utilizadas simulações numéricas de sistemas de um e dois picos para avaliar a precisão e incerteza nos parâmetros espectrales calculados em função da aquisição e dos parâmetros do tecido. As incertezas medidas da simulação foram comparadas com o limite teórico Cramer-Rao (CRLB) para a aquisição. As medições feitas em fantasmas foram utilizadas para validar as estimativas T2 e validar as estimativas de incerteza feitas a partir do CRLB. Demonstrou aplicação para intervenções guiadas por RM em tempo real ex vivo usando a técnica para monitorar uma injeção percutânea de etanol em um fígado bovino e in vivo para monitorar um tratamento de terapia termotratada induzida por laser em um cérebro canino. Os resultados da simulação mostraram que as incertezas químicas de mudança e amplitude atingiram o respectivo CRLB em uma relação sinal-ruído (SNR) 5 para comprimentos de trem de eco (ETLs) 4 usando um espaçamento de eco fixo de 3,3 ms. As estimativas T2 do modelo de sinal apresentaram maiores incertezas, mas atingiram o CRLB em SNRs maiores ou ETLs. Estimações altamente precisas para o deslocamento químico (lt0.01 ppm) e amplitude (lt1.0) foram obtidas com 4 ecos e para T2 (lt.0) com 7 ecos. Concluímos que, ao longo de uma gama razoável de SNR, o algoritmo SM é um estimador robusto de parâmetros espectrales de aquisições rápidas de CSI que adquirem 16 ecos para sistemas de um e dois picos. Experimentos preliminares ex vivo e in vivo corroboraram os resultados de experimentos de simulação e indicam ainda o potencial desta técnica para procedimentos de intervenção guiados por RM com resolução spatiotemporal elevada 1,61,64 mm3 em 5 s. 2009 Associação Americana de Físicos em Medicina. AB - Os autores investigaram o desempenho do algoritmo iterativo de Steiglitz-McBride (SM) em um modelo de sinais de média móvel autorregressivo (ARMA) de uma aquisição rápida, escassamente amostrada, multi-eletrica, de mudança química (CSI) usando simulação, fantasma, ex Vivo e in vivo com foco em seu potencial uso em intervenções guiadas por ressonância magnética (MR). O modelo de sinal ARMA facilitou um rápido cálculo do deslocamento químico, tempo aparente de relaxamento de spin-spin (T2) e amplitudes complexas de um sistema multipiste a partir de um número limitado de ecos (16). Foram utilizadas simulações numéricas de sistemas de um e dois picos para avaliar a precisão e incerteza nos parâmetros espectrales calculados em função da aquisição e dos parâmetros do tecido. As incertezas medidas da simulação foram comparadas com o limite teórico Cramer-Rao (CRLB) para a aquisição. As medições feitas em fantasmas foram utilizadas para validar as estimativas T2 e validar as estimativas de incerteza feitas a partir do CRLB. Demonstrou aplicação para intervenções guiadas por RM em tempo real ex vivo usando a técnica para monitorar uma injeção percutânea de etanol em um fígado bovino e in vivo para monitorar um tratamento de terapia termotratada induzida por laser em um cérebro canino. Os resultados da simulação mostraram que as incertezas químicas de mudança e amplitude atingiram o respectivo CRLB em uma relação sinal-ruído (SNR) 5 para comprimentos de trem de eco (ETLs) 4 usando um espaçamento de eco fixo de 3,3 ms. As estimativas T2 do modelo de sinal apresentaram maiores incertezas, mas atingiram o CRLB em SNRs maiores ou ETLs. Estimações altamente precisas para o deslocamento químico (lt0.01 ppm) e amplitude (lt1.0) foram obtidas com 4 ecos e para T2 (lt.0) com 7 ecos. Concluímos que, ao longo de uma gama razoável de SNR, o algoritmo SM é um estimador robusto de parâmetros espectrales de aquisições rápidas de CSI que adquirem 16 ecos para sistemas de um e dois picos. Experimentos preliminares ex vivo e in vivo corroboraram os resultados de experimentos de simulação e indicam ainda o potencial desta técnica para procedimentos de intervenção guiados por RM com resolução spatiotemporal elevada 1,61,64 mm3 em 5 s. 2009 Associação Americana de Físicos em Medicina. KW - Média móvel autorregressiva (ARMA) KW - Implantação por mudança química (CSI) KW - Intervenções guiadas por MR KW - Aquisição de eco multigradoAsseguros de simulação de média móvel (Primeira ordem) A Demonstração está configurada de modo que a mesma série aleatória de pontos seja usada não Importa como as constantes e são variadas. No entanto, quando o botão quotrandomizequot é pressionado, uma nova série aleatória será gerada e usada. Manter a série aleatória idêntica permite ao usuário ver exatamente os efeitos na série ARMA de mudanças nas duas constantes. A constante é limitada a (-1,1) porque a divergência da série ARMA resulta quando. A Demonstração é apenas para um processo de primeiro orden. Os termos AR adicionais permitiriam gerar séries mais complexas, enquanto outros termos MA aumentariam o alisamento. Para uma descrição detalhada dos processos ARMA, veja, por exemplo, G. Box, G. M. Jenkins e G. Reinsel, Time Series Analysis: Forecasting and Control. 3ª ed. Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall, 1994. A documentação de LINKS RELATED é a média incondicional do processo, e x03C8 (L) é um polinômio racional, de grau de infinito grau, (1 x03C8 1 L x03C8 2 L 2 x2026). Nota: A propriedade Constante de um objeto modelo arima corresponde a c. E não o meio incondicional 956. Pela decomposição de Wolds 1. A equação 5-12 corresponde a um processo estocástico estacionário desde que os coeficientes x03C8 i sejam absolutamente cúmplices. Este é o caso quando o polinômio AR, x03D5 (L). É estável. Significando que todas as suas raízes estão fora do círculo da unidade. Além disso, o processo é causal desde que o polinômio MA seja reversível. Significando que todas as suas raízes estão fora do círculo da unidade. Econometria Toolbox reforça a estabilidade e reversibilidade dos processos ARMA. Quando você especifica um modelo ARMA usando o arima. Você obtém um erro se você inserir coeficientes que não correspondem a um polinômio AR estável ou um polinômio de MA reversível. Da mesma forma, a estimativa impõe restrições de estacionaridade e inversão durante a estimativa. Referências 1 Wold, H. Um estudo na análise de séries temporárias estacionárias. Uppsala, Suécia: almqvist amp Wiksell, 1938. Selecione seu país