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申请/专利权人：清华大学
申请日：2022-03-15
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN114742766B
主分类号：G06T7/00
分类号：G06T7/00;G06T7/62;G06N3/0464;G06N3/08
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.28#授权;2022.07.29#实质审查的生效;2022.07.12#公开
摘要：本申请提出了一种高适应性的细胞微结构尺寸计算方法，涉及非侵入技术领域，其中，该方法包括：对扩散磁共振采集的原始信号进行衰减信号预处理，生成衰减后的信号；对所述衰减后的信号进行反卷积计算，得到初步的细胞半径分布函数；对所述初步的细胞半径分布函数进行约束优化计算，得到优化后的细胞半径分布函数；提取所述优化后的细胞半径分布函数的癌细胞标志性尺寸。采用上述方案的本发明能够在细胞级和亚细胞级尺度上非侵入地大范围探测肿瘤区域的微观结构信息，提高癌细胞的微观尺寸的计算效率与准确率。
主权项：1.一种高适应性的细胞微结构尺寸计算系统，其特征在于，包括衰减信号预处理模块、反卷积计算模块、约束优化模块、参数提取模块，其中：所述衰减信号预处理模块，用于对扩散磁共振采集的原始信号进行衰减处理，生成衰减后的信号；所述反卷积计算模块，用于对所述衰减后的信号进行反卷积计算，输出初步的细胞半径分布函数；所述约束优化模块，用于对所述初步的细胞半径分布函数进行约束优化计算，输出优化后的细胞半径分布函数；所述参数提取模块，用于提取所述优化后的细胞半径分布函数的癌细胞标志性尺寸；其中，所述反卷积计算模块，具体用于：读取衰减信号预处理模块生成的衰减后的信号，通过基于傅里叶分解的反卷积算法计算出初步的细胞半径分布函数，其中，所述基于傅里叶分解的反卷积算法包括：步骤S1：选择傅里叶展开阶数，设定胞外扩散系数字典，记录字典元素数目；步骤S2：重复进行步骤S1，直到判断所述傅里叶展开阶数、所述胞外扩散系数字典、所述字典元素数目满足预设条件，停止循环；步骤S3：根据步骤S2的最终结果对预处理后的信号进行反卷积计算，输出初步的细胞半径分布函数；其中，所述预设条件表示为： 其中，表示选择的傅里叶展开阶数，为字典元素数目，为读取的信号矢量的维度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 清华大学 高适应性的细胞微结构尺寸计算系统和方法
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