基于L1范数的低场核磁共振T2谱稀疏反演方法

• 作者: 孙佳 常星 李天威 田宝凤 蒋川东
• 来源期刊: 物理学报
• 关键词: 低场核磁共振 T2谱反演 稀疏模型 L1范数最小化约束
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 凝聚物质:电子结构、电学、磁学和光学性质
• 页码范围: 263-275
• 页数: 13页
• 语种: 中文
• DOI: 10.7498/aps.66.047601

摘要

低场核磁共振技术(LF-NMR)以其无损、非侵入、原位和绿色等优势被广泛应用在食品、农业、能源和化工等行业,尤其是在食品安全监管领域发挥着越来越重要的作用.在油品品质检测中,常规非负奇异值分解(SVD)弛豫(T2)谱反演方法,只能反映光滑模型的T2谱,对于稀疏模型的反演结果存在较大差异,从而导致T2谱反演分辨率低和品质分析不准确的问题.针对这一问题,本文提出基于L1范数最小化约束的T2谱稀疏反演算法,建立NMR回波曲线的稀疏模型表达式,利用截断牛顿内点法求解L1范数最小化问题,得到稀疏模型的T2谱反演结果.通过构造光滑模型的T2谱、以及不同峰值数和信噪比的稀疏模型的T2谱,对比非负SVD算法和L1稀疏算法的反演效果,得到当信噪比大于20 dB时,L1稀疏算法能精确反演多峰T2谱,峰值幅度和峰位置均优于非负SVD算法结果.最后通过多组煎炸油样品进行低场核磁共振检测实验和不同信噪比数据的反演结果对比,验证了L1范数稀疏反演算法的准确性和优越性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	田宝凤	吉林大学仪器科学与电气工程学院	12	57	5.0	7.0
3	蒋川东	吉林大学仪器科学与电气工程学院	3	17	3.0	3.0
7	常星	吉林大学仪器科学与电气工程学院	1	3	1.0	1.0
8	孙佳	吉林大学仪器科学与电气工程学院	8	9	3.0	3.0
9	李天威	吉林大学仪器科学与电气工程学院	1	3	1.0	1.0