Hemodinamik modelin fMRI bold sinyali kullanarak doğrusal olmayan durum ve parametre tahmini

BOLD sinyali kullanarak hemodinamik modelin parametre ve durum tahmini başarması zor bir problemdir. fonksiyonel Manyetik Rezonans Görüntüleme (fMRG) literatüründe çoğu önerilen algoritmalar yalnız süzgeç tipindeki metodlardır. fMRG literatüründe, genişletilmiş Kalman süzgecinin (GKS) sağlam bir metod olmadığı ve PS'lerden kötü olduğu iddia edilmiştir. GKS ile PS'leri karşılaştırdık ve bunun doğru olmadığını gördük. Bu tezde ayrıca özel bir parçacık süzgeci uygulanmıştır. Bu süzgeç çeşidinde önerim fonksiyonu, genişletilmiş Kalman süzgeciyle (GKS) yaklaştırılmıştır. Bu tezde fMRG literatüründe kullanılan GKS, kokusuz Kalman süzgeci (KKS), küpleme Kalman süzgeci (KKS) ve standart paçacık süzgeci (PS) ve yardımcı parçacık süzgeci (YPS) gibi olasılıksal tahmin metodlarını karşılaştırdık. Süzgeçler, düzleştirici kullanan algoritmalara göre daha az güvenilirdir. Durum ve parametrelerin beraber tahmini genelleştirilmiş Kalman düzleştiricilerinin tekrarlı kullanımı ile önemli bir şekilde geliştirilmiştir. Tekrarlı kullanımla hem parametre hem durum tahmini önemli ölçüde iyileştirildi. Tekrarlı genelleştirilmiş Kalman düzleştiricisini (TGKS), kare-kök küpleme Kalman düzleştiricisi (KKKKD) algoritmasıyla karşılaştırdık. Hemodinamik durum ve parametre tahmininin bu yöntemle daha doğru ve daha hızlı olduğunu gördük. KKCKS metodu fMRI literatüründe dinamik tahmin maksimizasyonu (DTM), GKS, yerel düzleştirme süzgeci (YDS) ve PS algoritmalarından daha iyi bir tahmin metodu olduğu bulunmuştu. Bu çalışmada TGKS metodunun tekrarlı KKCKS'dan farklı durum ve gözlem gürültü şartlarında daha iyi bir tahmin metodu olduğunu gösterdik.