申请/专利权人：西北大学

申请日：2021-08-16

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN113781652B

主分类号：G06T17/20

分类号：G06T17/20;G06V10/762

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.12#授权;2021.12.28#实质审查的生效;2021.12.10#公开

摘要：本发明公开了一种基于能量密度区域收缩的多层次概率重建方法，获取生物组织表面光分布信息、网格节点坐标矩阵、网格内部四面体矩阵、网格内部四面体索引矩阵和系统矩阵作为输入进行重建；引入动态协方差可行域空间联合硬阈值收缩方法，克服了传统迭代算法只会缩小可行域区域的现象，避免单纯的空间缩小和节点删减，更加拟合光源整体空间，实现了光源在形态学上的高精度重建，针对多光源情形可以根据聚类结果各自进行可行域的运算。

主权项：1.一种基于能量密度区域收缩的多层次概率重建方法，其特征在于，获取生物组织表面光分布信息、网格节点坐标矩阵、网格内部四面体矩阵、网格内部四面体索引矩阵和系统矩阵作为输入进行重建，包括：步骤A：初始化网格节点全局索引得到包含所有网格节点索引的初始索引列Index_Sp；对初始索引列Index_Sp对应的网格节点形成的初始区域Index_Sp进行重建得到Xi，内部光源的能量强度值；步骤B：结合Xi、网格节点坐标矩阵、网格内部四面体矩阵、网格内部四面体索引矩阵和系统矩阵得到当前次迭代的2范数错误率EL2和余弦相似度Ecos，并得到当前次迭代的全局概率权重值Xip； 其中，i表示迭代次数，取值为自然数；步骤C：根据Xip得到当前次迭代的概率均值坐标XP、YP和ZP，网格节点坐标X的方差、Y的方差和Z的方差，XY的协方差、YZ的协方差和ZX的协方差，根据如下形式组装该次的协方差矩阵MCov： X的方差 XY的协方差 XZ的协方差 XY的协方差 Y的方差 YZ的协方差 XZ的协方差 YZ的协方差 Z的方差 根据协方差矩阵MCov，进一步得到MCov特征值和MCov特征向量；步骤D：利用MCov特征向量确定可行域的偏转角度和网格节点坐标的偏转角度，利用MCov特征值确定可行域的边长，可行域中包含的初始区域Index_Sp中的节点即为该次迭代更新得到的可行域Index_Sp_ROI；步骤E：计算可行域Index_Sp_ROI中的网格节点坐标与概率均值坐标之间的距离误差，按照距离误差从小到大的升序排列可行域Index_Sp_ROI中的网格节点；步骤F：衰减因子 更新可行域Index_Sp_ROI，以可行域Index_Sp_ROI的网格节点个数除以β2的商为更新标准，如果该商大于2，则下一次可行域的半边长度是2倍的MCov特征值；如果该商小于等于2但是大于1，则下一次可行域的半边长度为1倍的MCov特征值；如果该商小于等于1，则下一次可行域的半边长度为0.5倍的MCov特征值；步骤G：按照初始区域Index_Sp中的网格节点的能量强度降序排列得到可行域Index_Sp_Descend，将当前可行域Index_Sp_Descend的网格节点个数作为初始节点数，根据公式更新β值和可行域Index_Sp_Descend的网格节点个数；步骤H：新索引列Index_Sp为Index_Sp_ROI索引列拼接Index_Sp_Descend索引列，新索引列Index_Sp对应的网格节点形成新索引区域Index_Sp；新索引区域Index_Sp的网格节点个数小于等于1，或者迭代次数已经达到预设的最大迭代次数Lmax，根据每一次保存的XiP和全局概率权重值Pi，加权得到输出的X；否则返回步骤A；

全文数据：

权利要求：

百度查询： 西北大学 一种基于能量密度区域收缩的多层次概率重建方法

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