示踪剂稀释曲线的Gamma变量函数的推导与重建
The Derivation and Reconstruction of the Gamma Variate Function for Tracer Dilution Curves
AI总结：
本文研究示踪剂稀释曲线中Gamma变量函数的推导，并提出用最小二乘法从曲线参数重建脉冲函数和残留函数，以改进脑血流参数的准确估计。
摘要：
脑血流和灌注可以通过示踪剂稀释实验来估计。血流参数的准确估计是医学影像中有效诊断和治疗的关键部分。本研究探讨两个主题：（i）作为响应示踪剂输入的Gamma变量函数的推导，以及（ii）通过最小二乘法从示踪剂稀释曲线参数估计脉冲函数和残留函数。
英文摘要：
Cerebral blood flow and perfusion can be estimated using tracer dilution experiments. Accurate estimation of blood flow parameters is a crucial part of medical imaging for effective diagnosis and treatment. This study explores two themes: (i) the derivation of the gamma variate function as a response tracer infusion and (ii) the estimation of impulse and residue functions from tracer dilution curves parameters via the least squares method.
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