[发明专利]一种基于LSQR的低场核磁共振二维谱反演算法

权利要求书

1.一种基于LSQR的低场核磁共振二维谱反演算法，其特征在于，包括如下步骤：

a.读取低场核磁共振设备采集得到的CPMG原始数据文件；

b.对原始数据进行预处理操作得到反演核心矩阵K和信号幅值m；

c.根据核心矩阵K的线性关系预设一个LSQR迭代的最大迭代次数；

d.进行LSQR迭代，得到每次迭代后的反演结果和残差的范数；

e.根据不同迭代次数对应的反演结果的范数和残差的范数，绘出“L形”曲线；

f.计算“L形”曲线曲率，定义拐角位置为LSQR迭代的最优解位置；

g.使用迭代修正的方式进行约束，抑制负峰的产生，输出二维谱。

2.根据权利要求1所述的基于LSQR的低场核磁共振二维谱反演算法，其特征在于，步骤c中所述的最大迭代次数是通过大量仿真实验发现的，可将其设置为核心矩阵的秩。

3.根据权利要求1所述的基于LSQR的低场核磁共振二维谱反演算法，其特征在于，步骤d中所述的反演结果是反映真实谱分布的一维数组。

4.根据权利要求1所述的基于LSQR的低场核磁共振二维谱反演算法，其特征在于，步骤e中所述的“L形”曲线形成原理为：随着迭代的进行，拟合误差会不断减小并向预设阈值靠近，所以迭代次数越大，拟合误差越小；由于采样噪声无法避免，并且问题的解不连续依赖于观测数据的变化，迭代次数越大，解的复杂度也越大，如果在直角坐标系中以反演结果的范数和残差的范数为坐标绘图，就会得到一个“L形”的曲线。

5.根据权利要求1所述的基于LSQR的低场核磁共振二维谱反演算法，其特征在于，步骤g中所述的迭代修正的方式包括如下步骤：

5.1.设置最小拟合误差E，检测反演结果s中有没有负项，有负项转到步骤5.2，无负项转到步骤5.3；

    5.2.将反演结果s中的负项置零，得到s₊，计算残差△m=m-Ks_＋，判断‖△m‖/‖m‖<E是否成立，是则转到步骤5.3，否则将误差分摊到s，转到步骤5.1；

5.3.得到符合真实谱分布的s，输出二维谱。