@misc{oai:repo.qst.go.jp:00059982,
 author = {吉留, 英二 and 小畠, 隆行 and 池平, 博夫 and 棚田, 修二 and 吉留 英二 and 小畠 隆行 and 池平 博夫 and 棚田 修二},
 month = {Sep},
 note = {[目的]MRSの測定データを定量的に解析するために、LCModelが広く使われている。LCModelは、解析したいスペクトルデータをbasis setとしてあらかじめ登録しておき、それらの線形加算で測定データにフィッティングすることで、各成分の相対量を推定する。しかし、解析したいスペクトルには似たものも多く、basis setは直交基底にはならない。本発表では、基底間の類似度を相互相関係数で測り、最も相関度の高い２基底のスペクトルデータを使って、定量解析に与える影響を調べた。[方法]物質のスペクトルはbasis setから抜き出したものを使った。相互相関係数はスペクトルデータの絶対値を使って計算した。また、定量解析への影響を知るために比率を変えて２成分のスペクトルを加算し、数値的に作ったraw dataをGEのp-file形式にしてLCModelにかけた。これらの処理プログラムはIDL(Research Systems, USA)を用いて作った。[結果]最大の相互相関係数はGlnとGluの間の0.68であった。両者を加算して作ったデータをLCModelで条件を変えて解析した結果、basis setにGlnとGluがあればどちらの物質も正確に定量化されるが、basis setにGluがない場合には、Gluの成分の50％以上がGlnの成分として検出され、定量の正確さは期待できない。[結語]測定対象に、定量測定したい物質に似たスペクトルを持つ物質が含まれている場合には、これらすべての物質を基底としてあらかじめ登録しておく必要がある。しかしLCModelは先見情報を用いて解析結果を規制しているので注意が必要である。, 第３１回日本磁気共鳴医学会大会},
 title = {ＬＣＭｏｄｅｌにおけるbasis setの検討},
 year = {2003}
}