Detta brev beskriver en datainhämtning setup för inspelning och bearbetning, kör tal från en person i en magnetisk resonanstomografi. Huvudfokus ligger på att säkerställa synkronitet mellan bild- och ljudinhämtning och på att erhålla bra signal-brusförhållande för att underlätta ytterligare talanalys och modellering. En fältprogrammerbar grind array baserad hårdvara design för att synkronisera skannern bild förvärv till andra externa data såsom ljud beskrivs. Ljudinställningen i sig har två fiberoptiska mikrofoner och ett ljud-canceling filter. Två metoder för bulleravstängning beskrivs, inklusive en ny metod med hjälp av en pulssekvensspecifik modell av gradientbuller från MRT-scannern. Uppställningen är användbar för vetenskapliga talproduktionsstudier. Provresultat av tal- och sångdata som förvärvats och behandlats med den föreslagna metoden ges.  Under de senaste åren har magnetisk resonanstomografi blivit ett användbart verktyg för att undersöka talproduktion. Tekniska framsteg har gjort det möjligt att studera röstsystemets struktur och dess dynamiska form under talproduktionen. Tungdeformationsegenskaper har t.ex. studerats med en cine-magnetisk resonanstomografi 1 och en realtidsmagnetisk resonansteknik som beskrivs i Ref. 2 har framgångsrikt använts för att fånga den föränderliga midsagittal formen av röst traktaten under talproduktion. En metodologisk utmaning är dock att synkronisera förvärvet av en ljudsignal med insamlingen av tidsvarierande vokalbilder, vilket är viktigt för eventuell efterföljande analys och modellering av den akustiska-artikulatoriska relationen. I Ref. 1 ljudsignalen spelades in i ett separat förfarande efter att MR-bilderna samlats in så att synkroniciteten hos signalerna och bilderna endast kunde uppnås i stort sett genom omfattande utbildning av motivet och med en begränsning till få uttalanden. Det har gjorts få studier där MR-bilder och ljudsignaler erhölls samtidigt. Problemet är den höga intensiteten lutning buller som orsakas av skannern, som är i det akustiska frekvensområdet. Detta försämrar ljudsignalen så att akustisk analys av talinnehållet är svårt, om inte omöjligt. Tidigare studier såsom Ref. 3 har tagit itu med detta problem med hjälp av en korrelation-subtraktion metod, där man fångar bullersignalen separat och förlitar sig på dess stationaritet. Denna metod tar dock inte hänsyn till icke-stationära bullerkällor såsom kroppsrörelser hos försökspersonen eller vibrationen hos kylpumpen. Det finns kommersiellt tillgängliga bullerreducerande lösningar som har använts i vissa MRT-studier, såsom den av Phone-OR 4,5 som ger ett integrerat MRkompatibelt fiberoptiskt mikrofonsystem som möjliggör både realtids- och offline-bulleravstängning. Detta egenutvecklade system beskrivs med hjälp av en speciell mikrofonenhet som rymmer två givare, en för att fånga upp talsignalen och en för att fånga bara det omgivande ljudet. De två mikrofonerna är monterade i nära närhet, men deras riktningsegenskaper är i 90 graders vinkel så att en mikrofon är orienterad mot munnen på motivet för att fånga talsignalen och den andra mikrofonen är orienterad så att den avvisar talsignalen och fångar endast det omgivande bruset. I våra egna experiment med detta system innehöll dock referenssignalen en stark talsignalkomponent och den efterföljande bulleravstängningen skulle ta bort den önskade talsignalen utöver bruset i en omfattning som var oönskad för ytterligare analys av signalen! Syftet med denna bokstav är att beskriva utvecklingen av ett alternativt system där en separat fiber optisk mikrofon placerades bort från motivet och utanför magneten, men inuti skannerrummet, på en plats där den fångar nästan uteslutande omgivningsbuller och inte motivets tal. Detta system fångar ljud och MR-bilder samtidigt och säkerställer absolut synkronicitet för spontant tal och andra sångproduktioner inklusive sång. Figur 1 visar hur de olika komponenterna i datainsamlingssystemet är placerade i avsökningsrummet, systemrummet och MRT-anläggningens kontrollrum. Två fiberoptiska mikrofoner finns i avsökningsrummet. Huvudmikrofonen är ca 0,5 in. och referensmikrofonen är placerad på utsidan av magneten, ungefär 3 ft. 0.9 m från sidoväggen på en höjd av ca 4 ft. Mikrofonerna ansluter till den optiska mottagarboxen, som finns i MRT-kontrollrummet. Data registreras på en bärbar dator med hjälp av ett National Instruments NI-DAQ 6036E PCMCIA kort, 6 som ger en total samplingshastighet på 200 kHz och stöder upp till 16 analoga ingångskanaler. Huvud- och referensmikrofonsignalen provtas vid 100 kHz vardera. För att garantera provexakt synkronicitet erhålls ljudprovuret från magnetröntgens 10 MHz masterklocka. Dessutom, ljudinspelningen startas och stoppas med hjälp av radiofrekvensen RF-oblank signal av skannern med hjälp av vissa interface lim logik. Denna mekanism beskrivs i detalj i följande avsnitt. GE Signa-scannern ger en digital 10 MHz master clock-signal till MRT-exciterings- och avläsningssekvenseringskretsarna, som också finns på skannerns servicegränssnitt. Dessutom ger skannern tillgång till den så kallade rf-unblank TTL-signalen, som är en kort lågpuls i början av varje MRT förvärv. Den viktigaste delen av datainhämtningssystemet är den fältprogrammerbara grinden array  och PPGA-baserad digital limlogik som gränssnitt MRI-scanner hårdvara till ljud analog-till-digital konverterare på NI-DAQ-kortet. Den logiska kretsen implementerades på en DIGILAB 2 XL styrelse, 7 som innehåller en XILINX Spartan två FPGA. Den digitala limlogiken består av två oberoende system, nämligen en klockavdelare och en återaktiverad monostabil. Klockdelaren får en klocksignal på 200 kHz från 10 MHz-masterklockan, som används för att klocka ADC på NI-DAQ-kortet, vilket resulterar i en provtagningshastighet på 100 kHz för var och en av de två mikrofonkanalerna. Den återaktiverande monostabila vibratorn har en tidskonstant som motsvarar MRT-repetitionstiden, TR. Den monostabila är återaktiverad på den fallande kanten av varje rfunblank puls, d.v.s., i början av varje MRT förvärv. Om ett antal MRI förvärv utförs i följd ett tåg av rf-unblank låga pulser observeras med ett tidsavstånd av TR. Varje rf-unblank puls återaktiverar den monostabila och håller sin utgång hög under hela förvärvsperioden. Denna process visas i bild. 2, där vi antar en serie av tre på varandra följande MRI förvärv. Utgången från monostablen används som en aktiveringssignal för NI-DAQ ADC. Denna mekanism slår på den analoga till digitala omvandlingen med den första MRI förvärv i en serie och stoppar den så snart rf-unblank pulserna försvinner, dvs exakt en TR efter den sista oslagbara pulsen i förvärvsserien observerades. Fördröjningen av NI-DAQ-kortet är i storleksordningen 100 ns vilket är försumbart med avseende på ljudprovtiden på 50 s vid 20 kHz. Därför börjar ljudinspelningen nästan exakt när MRI förvärven börjar. Och eftersom ADC-provklockan är direkt härledd från MRT-scannerns 10 MHz klocksignal, som styr bildinhämtningen, synkroniseras alltid ljud- och MRT-avbildningarna exakt. SOFTWARE COMPONENTS Rutinen för datainsamling i realtid skrevs i MATLAB 9 och den använder verktygslådan Data Acquisition. I det första efterbehandlingssteget utförs lågpassfiltrering och decimering av ljuddata till en provtagningsfrekvens på 20 kHz. Slutligen, den bearbetade ljud slås samman med den rekonstruerade MRI-bildsekvensen med hjälp av VirtualDub-programvaran. 10 Den föreslagna hårdvaruinställningen möjliggör en mängd olika bullerreducerande lösningar. Vi beskriver två metoder för bulleravstängning som vi utvecklat: en direkt adaptiv avbokningsmetod med hjälp av den välkända normaliserade minst genomsnittliga kvadrat-algoritmen, och en ny modellbaserad adaptiv avbokningsprocedur, som gav de bästa resultaten i våra tal- och sångproduktionsexperiment. Figur 3 visar mikrofonernas placering och de viktigaste bullerkällorna i avsökningsrummet i den föreslagna installationen, nämligen motivet, MRI-scannern och kryogenpumpen. De streckade linjerna symboliserar ljudets väg och utelämnar reflektionerna på väggarna i avsökningsrummet: Försökspersonens tal är först och främst fångat upp av huvudmikrofonen, men det finns också en läckageväg till referensmikrofonen. MRT-gradientljudet fångas upp av både huvud- och referensmikrofonen genom olika vägar och därmed med olika tidsfördröjningar och olika filtrering, men med liknande intensitet. Slutligen påverkar kryogenpumpens buller främst referenskanalen. GE Signa-scannern har också en integrerad kylfläkt som producerar en del luftflöde genom mag-nätets borrning. Fläkten kan också orsaka ytterligare buller men kan stängas av under skanningen. I våra experiment fann vi dock fläktljudet försumbart. Det bör noteras att MRT-gradientbullret är den överlägset starkaste av alla bullerkällor. Men trots sin höga effekt har den också vissa fördelaktiga egenskaper, nämligen att den är stationär, periodisk och direkt beroende av MRT-pulssekvensen. I vårt fall använde vi en 13-interleaf spiral gradientecho sekvens med en ekotid TE på 0,9 ms, och en repetitionstid TR på 6.856 ms, vilket resulterar i en period på 89.12 ms. Detta innebär att avsökningsljudet kan ses som en periodisk funktion med en grundläggande frekvens på 11,22 Hz. Som framgår nedan kan denna egenskap utnyttjas för att uppnå mycket goda bullerdämpande resultat inom en modellerad referensram. För att övervinna ovannämnda begränsningar utarbetades ett förfarande för bullerutjämning som bygger på den välkända NLMS-algoritmen. 11, 12 Motsvarande systemdiagram visas i bild. 4 : MRT lutning buller antas filtreras av två oberoende linjära system H 1 och H 2, som representerar de akustiska egenskaperna i rummet, innan det går in i huvud-och referenskanal mikrofoner, respektive. Talsignalen fångas å andra sidan direkt av huvudkanalmikrofonen. Under efterbehandlingen matas referenssignalen in i ett adaptivt finitimpuls-filter och subtraheras därefter från huvudkanalen. NLMS-algoritmen justerar kontinuerligt FIR-filtrets koefficienter på ett sådant sätt att den genomsnittliga utsignaleffekten minimeras. Eller med andra ord justeras det adaptiva FIR-filtret kontinuerligt på ett sätt som bäst motsvarar överföringsfunktionen Eftersom bulleravstängningen görs offline i vår installation tillåts FIR-filtret vara icke-orsakat och bulleravstängningen kan uppnås oavsett om tidsfördröjningen mellan huvud- och referenskanalen är positiv eller negativ. Det adaptiva FIR-filtret i vårt fall var på order 4000, och provtagningsfrekvensen var 20 kHz. Uppdateringskoefficienten fastställdes till 0,5. Bullerminskningen var cirka 17 dB. Ytterligare detaljer finns i avsnittet Resultat. En mycket förbättrad bullerreduktion uppnåddes med hjälp av en artificiell referenssignal, som genereras baserat på en pulssekvensspecifik modell för MRT-gradientbuller, snarare än referenssignalen fångas under skanningen. Motsvarande systemdiagram visas i bild. 5................................................................ Härigenom utnyttjar vi den periodiska karaktären av lutningsbuller, och vi genererar en signal som består av summan av enhet-amplitud sinusoider av den grundläggande frekvensen av magnetröntgen brus, t.ex., 11.22 Hz, och alla heltal multiplar upp till hälften av ljudprovtagningsfrekvens: 11.22, 22.44,..., 9996.86 Hz. Därför innehåller denna signal alla spektralkomponenter som den periodiska lutningen brusvåg form kan möjligen ha i ljudfrekvensbandet. Signalen fungerar nu som referens för en NLMS buller remover med ett FIR filter order 4000, med en uppdateringskoefficient på 0,5. Den uppnådda bullerdämpningen var cirka 32 dB, och detaljer finns i avsnittet Resultat. Nackdelen med detta modellbaserade förfarande är att det inte tar hänsyn till andra bullerkällor än MRT-scannern, såsom kryogenpumpen. Den största fördelen med detta tillvägagångssätt är dock att det inte finns något läckage av den önskade signalen, dvs. subjektets tal, i referenskanalen. Även om det kan vara möjligt att hitta en mer exakt referenssignalmodell som även inkluderar kryogenpumpen, fann vi att annulleringen av enbart MRI-gradientbuller ger en utgångssignal med tillräcklig kvalitet för ytterligare analys. En annan fördel med det modellbaserade förfarandet är att det lämpar sig för realtidsimplementeringar eftersom även icke-kausala bullerreducerande FIR-filter kan implementeras eftersom den modellerade referenssignalen är deterministisk. För att kvantifiera effektiviteten hos algoritmerna för bulleravstängning erhölls en ljudinspelning på 30 s, dvs. utan talaktivitet, och den genomsnittliga utsignaleffekten mättes. Tabell I sammanfattar den uppnådda bullerdämpningen för oviktade, A-viktade, 13,14 och ITU-R 468  på 1 kHz. 15.16 Verifieringen av ljuddämparen för inspelningar med tal och/eller sång är svårare eftersom man inte helt enkelt kan separera signalen och bruset i inspelningarna och mäta deras effekt självständigt. Emellertid erhölls en uppskattning av signal-brus-förhållandet, genom att mäta signalkraften under talperioder, P tal + buller, och skanna buller-endast perioder, P buller, för en given inspelning. På grund av brusets stationaritet och oberoende i ljud- och talprocesserna kan vi beräkna signalkraften som P-tal = P-tal + buller − P-buller. SNR för den givna inspelningen kan nu uttryckas som SNR = P tal / P buller = P tal + buller − P buller / P buller. Denna beräkning utfördes för den ursprungliga huvudkanalinspelningen, den direkta bulleravskärmade uteffekten och den modellbaserade bulleravskärmade uteffekten. Förbättringarna i SNR när det gäller den ursprungliga inspelningen sammanfattas i tabell II. Motsvarande signalvågor visas i bild. 6............................................................. Här ser vi huvudkanalinspelningen, den direkt bulleravskärmade utmatningen, den modellbaserade brusavlästa utmatningen och röstaktivitetsflaggan i urvalsuttalandet "Vi ser fram emot era abstracts senast den 19 december. Trevlig helg! "Sjungande." Dessutom har vi observerat en liten eko-liknande artefakt i ljudutsignalen tros sannolikt vara resultatet av följande: Efter konvergens säg i en no-speech period, adaptiv buller remover fungerar som en kam filter och effektivt nollställer ut alla frekvenser som är heltal multiplar av lutningsbuller grundläggande. Om nu plötsligt en talsignal visas, som i allmänhet har energi vid dessa frekvenser, kommer buller-canceling filtret att ta lite tid att anpassa och igen blockera dessa frekvenser. När talsegmentet är över behöver filtret återigen en kort tid för att konvergera tillbaka till no-peech-inställningen. Under denna tid ljudutgången innehåller uppenbarligen en rest av referenssignalen orsakar en efterhärskande effekt. Som ett möjligt botemedel för denna effekt, kan man göra anpassningen av filtret beroende av röstaktivitet, så att under no-talfaserna anpassar sig filtret snabbt, medan under talfaserna anpassningen är långsam, eller till och med avstängd helt. Olika video- och ljudklipp finns på Internet på http://sail.usc.edu/span/jasa_letter/index.php på Internet för att visa den uppnådda signalkvaliteten. Sammantaget verkar vårt modellbaserade NLMS-förfarande vara mest attraktivt eftersom det uppnår bra bullerdämpning, kräver bara en enda mikrofon och är lätt att implementera. Framtida förbättringar kan inkludera en förbättring av modellen för att inkludera kryogenpumpen. ERKÄNNANDEN
Den huvudsakliga teknik som för närvarande används för bulleravstängning i MRT-skannrar miljöer är adaptiv filtrering, först publicerad av Bresch et al. REF Denna metod kräver två synkroniserade signaler: en signal med tal och en ljudsignal att använda som referens för adaptivfiltret.
Synchronized and noise-robust audio recordings during realtime magnetic resonance imaging scans.
{'venue': 'The Journal of the Acoustical Society of America', 'journal': 'The Journal of the Acoustical Society of America', 'mag_field_of_study': ['Physics', 'Medicine']}