申请/专利权人：中国科学院自动化研究所

申请日：2021-11-10

公开（公告）日：2024-05-17

公开（公告）号：CN114022615B

主分类号：G06T17/00

分类号：G06T17/00;G06F17/17;G06F17/16

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.05.17#授权;2022.02.25#实质审查的生效;2022.02.08#公开

摘要：本发明属于磁粒子成像领域，具体涉及了一种基于贝叶斯框架的三维磁粒子成像重建方法、系统和设备，旨在解决现有的技术随着分辨率提高带来的系统矩阵复杂度过高难以实时进行成像的问题。本发明包括：通过校准程序获得系统矩阵并基于测量信号、待重建的磁纳米粒子浓度和所述系统矩阵构建MPI重建逆问题，将MPI重建逆问题在贝叶斯框架下转化为最大后验概率估计问题，引入磁纳米粒子分布的稀疏先验和噪声分布的Gamma先验，通过求解待重建的磁纳米粒子浓度的最大后验概率分布进而获得磁纳米粒子的浓度分布完成重建。本发明加快了超大系统矩阵维度下的重建速度和重建实时性，提高重建精度，进一步提升MPI成像系统的实用性和临床转化潜力。

主权项：1.一种基于贝叶斯框架的三维磁粒子成像重建方法，其特征在于，所述方法包括：步骤S100，通过校准程序，获得系统矩阵；具体为：通过校准程序，获得系统矩阵其中，表示复数域，M表示系统矩阵的行数，N表示系统矩阵的列数；步骤S200，基于测量信号、待重建的磁纳米粒子浓度和所述系统矩阵构建磁粒子成像技术MPI重建逆问题；所述MPI重建逆问题，具体为：S*c＝u+v其中，表示待重建的磁纳米粒子浓度，表示系统测量到的电压信号，表示噪声信号；步骤S300，在贝叶斯框架下将所述MPI重建逆问题转化为有关待重建的磁纳米粒子浓度的最大后验概率估计问题；具体为：在贝叶斯框架下，将所述MPI重建逆问题转化为求解有关待重建的磁纳米粒子浓度c的最大后验概率估计问题： 其中，表示待重建的磁纳米粒子浓度c的最大后验概率估计，pu|c表示有关待重建的磁纳米粒子浓度c的条件似然概率分布函数，pc表示待重建的磁纳米粒子浓度c的先验概率分布函数；参数化的似然函数为： 其中，pu|c；λ表示有关待重建的磁纳米粒子浓度c的条件参数化似然分布函数，λ表示噪声方差；步骤S400，求解所述有关待重建的磁纳米粒子浓度的最大后验概率估计问题，获得磁纳米粒子的浓度分布；具体为：步骤S410，假设所述待重建的磁纳米粒子浓度c满足稀疏分布，进一步假设c满足零均值的高斯分布： 其中，表示变量服从高斯分布，α＝α1,α2,α3,…,αNT表示未知的超参数，αj表示向量α中的第j个元素，cj表示向量c中的第j个元素；所述噪声的方差λ服从Gamma分布，则有关方差λ的概率密度函数为pλ|a,b为： 其中，a表示预设的尺度参数，b表示预设的形状参数，a和b作为已知参数需要事先输入到算法中，其最优值需要根据实验结果来调节；Γ表示Gamma函数；步骤S420，通过II型最大似然方法估计所述未知的超参数α，使边界似然函数L取最大值： 其中，中间变量B＝I+SΛ-1ST，I表示单位矩阵，Λ-1＝diagα1,α2,α3,…,αN，Λ-1表示由未知超参数组成的对角矩阵，当所述边界似然函数L取最大值时，得到最优的超参数步骤S430，基于所述最优的超参数计算c的最大后验概率估计： 其中，均值μ为：μ＝ΣSTu方差Σ为：Σ＝STS+Ξ-1 表示由最优超参数组成的对角矩阵；不断的迭代优化求解，迭代结束后的均值μ*即为待重建的磁纳米粒子浓度c；步骤S500，基于所述磁纳米粒子的浓度分布，完成三维磁粒子成像重建，获得重建后的三维图像。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国科学院自动化研究所 基于贝叶斯框架的三维磁粒子成像重建方法、系统和设备

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