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申请/专利权人：中国科学院自动化研究所
摘要：本发明属于生物医学分子影像领域，具体涉及一种基于深度图像先验的MPI系统矩阵复原方法、系统、设备，旨在解决现有的系统矩阵获取方法操作繁琐，采集时间长，而且针对新的粒子，需要重新扫描，严重影响了MPI的使用效率的问题。本发明方法包括：构建欠采样的系统矩阵；将欠采样的系统矩阵按行进行RGB编码，得到RGB图像；将随机噪声作为网络输入，输入到3D‑Unet神经网络，将各RGB图像作为真值标签，每次迭代计算损失并回传，迭代结束后输出全采样的RGB图像；将全采样的RGB图像解码成复数形式，得到基于复数的系统矩阵。本发明简化了系统矩阵的获取操作，缩短了采集时间，并提升了MPI的使用效率。
主权项：1.一种基于深度图像先验的MPI系统矩阵复原方法，利用欠采样的系统矩阵复原出完整的全采样的系统矩阵，进而基于复原后的系统矩阵，构建测量电压信号与实际粒子浓度分布之间的线性关系，重建磁性纳米粒子的空间浓度分布，进行磁粒子成像，其特征在于，该方法包括：步骤S100，基于MPI成像时设定的欠采样网格的长宽高，构建欠采样的系统矩阵其中，M、N表示欠采样的系统矩阵的行、列数；步骤S200，将所述欠采样的系统矩阵按行进行RGB编码，得到M个RGB图像：步骤S210：将欠采样的系统矩阵的每一行向量编码成HSV格式数据；所述欠采样的系统矩阵的行向量为复数形式；将欠采样的系统矩阵的每一行向量编码成HSV格式数据，其方法为：THSVSi＝H，S，V＝argSi，1，|Si|其中，argSi表示复数的相位角，|Si|表示复数的幅值，i＝1，...，M；步骤S220：把HSV数据通过标准的HSV-RGB转换方式，转换为RGB图像；步骤S300，将随机噪声作为网络输入，输入到预构建的3D-Unet神经网络，将各RGB图像作为真值标签，每次迭代计算损失并回传，迭代结束后输出全采样的RGB图像；步骤S400，将全采样的RGB图像解码成复数形式，得到基于复数的系统矩阵，即复原后的系统矩阵。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院自动化研究所 基于深度图像先验的MPI系统矩阵复原方法
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