关键字 |
致癌物质、傅里叶变换频域直方图,人类大脑,磁共振成像 |
介绍 |
MRI是短形式的磁共振成像。一个程序用于医院扫描病人并确定某些损伤的严重程度。MRI机器使用磁场和无线电波来创建详细的身体的照片[2]。 |
核磁共振成像的大脑是一个安全、无痛测试使用磁场和无线电波产生大脑的详细图片和脑干。核磁共振与CAT扫描的区别(计算x射线轴向分层造影扫描),因为它不使用辐射。MRI可以检测大脑的各种条件,如囊肿,肿瘤、出血、肿胀、发展和结构异常、感染、炎症条件,或血管的问题。它可以确定并联工作,检测脑部损伤造成的损伤或中风。大脑的磁共振成像可用于评估等问题持续的头痛,头晕,虚弱,和视物模糊或癫痫发作,而且它可以帮助检测神经系统的某些慢性疾病,如多发性硬化症。在某些情况下,大脑的磁共振成像可以提供清晰的图片部分不能被视为与x射线,CAT扫描,或超声波,使它特别有价值的诊断问题脑下垂体和脑干[6]。大多数核磁共振机器看起来像一个长管,一个大磁铁在圆形区域。当开始接受核磁共振成像的过程中,病人躺在桌子上。然后根据MRI需要幻灯片的线圈特定区域被成像。线圈是机器的一部分,先生接收信号。通过创建一个强磁场电流通过导线循环。 While this is happening, other coils in the magnet send and receive radio waves. This triggers protons in the body to align them. Once aligned, radio waves are absorbed by the protons, which stimulate spinning. Energy is released after "exciting" the molecules, which in turn emits energy signals that are picked up by the coil. This information is then sent to a computer which processes all the signals and generates it into an image. The final image is a 3-D image representation of the area beingexamined[5]. |
成像颅内脑肿瘤管理过程中发挥着不可或缺的作用。特别是磁共振(先生)成像已成为成像形态最常用来评估颅内脑肿瘤,和它继续不断扩大,多方面的作用。先生的角色,一般成像intraaxial引起的肿瘤可以大致分为肿瘤诊断和分类、治疗计划、治疗后监测[4]。 |
实验工作 |
执行导致的MRI图像频域第一我们人类的大脑在正常和异常条件。下面图1所示(a)和图1 (d),然后使用标准实验室(垫实验室)鳕鱼了正常和异常的MRI图像的直方图图1所示(b)和(e)以及茎图所示图(c)和(f)他是非常有用的分析各种类型的疾病在人类大脑。 |
发展MATHEMATICALALGORITHM |
数学算法发展的正常和异常的MRI图像茎图如上所示图1 (c)和(f)。我们使用离散时间傅里叶变换或简单,傅里叶变换的离散时间序列x (n)是由复指数序列[e-jωn],ω是真正的频率变量。这种变换是有用的时域序列映射到一个连续函数的频率变量。如果序列代表的有限的时间,即只有有限数量的转换使用非零值是离散傅里叶变换(DFT)。 |
定义——让x (n)是一个有限的时间序列n点序列的DFT - x (n)表示 |
![图像](//www.cheescube.com/articles-images/IJAREEIE-296-e001.gif) |
K = 0、1、2……………n - 1 |
用DFT Eq.No之上。1we have converted time domain sequence into frequency domain variables. For that we have taken stem graph of normal and abnormal images which is shown in above fig1.(c) And fig1.(f) |
离散时间序列的正常图像茎graphx (n) = (11.45, 4.31, 7.62, 2.25, 0.33, 0.12, 0.11) * 104 |
离散时间序列的异常图像茎图x (n) = (12.37, 6.93, 5.64, 0.72, 0.19, 0.08, 0.26) * 104 |
利用方程(1)号我们将阀杆图离散时间有限序列值的正常图像分成相应的大小和相位。 |
K = 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6…n - 1, |
N = 7, |
![图像](//www.cheescube.com/articles-images/IJAREEIE-296-e002.gif) |
相应的幅度高于复数= {26.19,15.27,5.14,11.90,5.14,15.278}* 104 |
相应阶段的复数是= {0,-48.36,7.37,10.45,-10.45,-7.37,48.36} |
同样,使用方程(1)号我们将阀杆图离散时间有限序列值的异常图像分成相应的大小和相位。 |
K = 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6…n - 1, |
N = 7, |
![图像](//www.cheescube.com/articles-images/IJAREEIE-296-e003.gif) |
相应的幅度高于复数= {26.19,18.32,7.18,9.29,9.29,7.18,18.32}* 104 |
相应阶段的复数是= {0,-36.34,-30.70,5.74,-5.74,30.70,36.34} |
结果 |
傅里叶变换的使用我们转换阀杆图的人类大脑的正常和异常的MRI图像成相应的振幅和相位的形式。这个结果显示了不同振幅和相位的正常和异常的MRI图像。这种差异水平代表疾病的大小。的帮助下这个数学公式Physiciancan选择最佳的治疗方式,直到异常值恰好等于正常价值。由于这种药的副作用是可以克服的。 |
讨论 |
本文的主要目的就是开发数学函数对人类大脑的正常和异常的MRI图像。我们开发了这个函数通过使用傅里叶变换。这些数学结果非常有用对医生克服异常水平通过使用常规治疗和适当的药给病人。 |
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数据乍一看 |
![Click Here 图](//www.cheescube.com/articles-images/IJAREEIE-296-g001.gif) |
图1 |
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引用 |
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