Signal prediction for magnetic particle imaging using a model-based dictionary approach

Manyetik parçacık görüntüleme (MPG), manyetik nanoparçacık (MNP) dağılımının miktarının belirlenmesini ve uzamsal haritalanmasını sağlayan izleyici tabanlı bir tıbbi görüntüleme tekniğidir. MNP'lerin manyetizasyon tepkisi, eksitasyon alanı (EA) ayarları ve viskozitesi gibi deneysel koşullara ve manyetik çekirdek çapı, hidrodinamik çap ve manyetik anizotropi sabiti gibi manyetik parametrelere bağlıdır. MNP'lerin manyetizasyon tepkisinin kapsamlı bir şekilde anlaşılması, belirli bir MPG uygulaması için EA ve MNP tipinin optimizasyonunu kolaylaştırabilir. Bu tez, test edilmemiş deneysel koşullarda MNP sinyal tahmini için modele dayalı sözlükler kullanarak, kalibrasyon gerektirmeyen bir algoritma önermektedir. Önerilen algoritma aynı zamanda model tabanlı olmayan dinamikleri bir doğrusal zamanda değişmez sistem olarak modelleyerek göz önünde bulundurur. Bu dinamikler, ölçüm düzeneğinin sistem yanıtını ve kullanılan akuple Brown-Néel dönüş modeli tarafından açıklanmayan dipolar etkileşimler ve tek eksenli olmayan manyetik anizotropi gibi manyetizasyon dinamiklerini içerir. Önerilen yinelemeli kalibrasyonsuz algoritma, sözlük ağırlıklarını ve model tabanlı olmayan dinamikleri modelleyen transfer fonksiyonlarını aynı anda tahmin eder. Manyetik parçacık spektrometresi (MPS) düzeneğinde gerçekleştirilen deneyler, önerilen algoritmanın MNP sinyallerini biyolojik olarak ilgili aralık içindeki test edilmemiş viskozitelerde ve ayrıca test edilmemiş EA ayarlarında başarılı bir şekilde tahmin ettiğini göstermektedir.