[发明专利]基于结构特征的自适应定量磁化率分布图复合重建的方法

摘要

基于结构特征的自适应定量磁化率分布图复合重建的方法，涉及定量磁化率成像。基于幅值图像结构特征先验的磁化率分布图基础重建，重建模型包含具有压缩感知特性的保真项和具有稀疏特性的幅值先验正则化约束项，并且通过添加感兴趣区域从幅值图像中提取二值加权矩阵，对原始磁化率分布进行二值加权；基于磁化率分布结构特征的磁化率分布图复合重建，重建模型包含最小二乘保真项、由基础重建获得的磁化率分布图构造的结构特征正则化约束项以及改善重建磁化率分布效果的平滑项，磁化率结构特征先验定义为3D图像数据在三个方向上的一阶梯度信息；对于l1范数优化问题，采用迭代阈值法进行处理；之后基于l2范数的凸函数性质，用共轭梯度法进行求解。

主权项

基于结构特征的自适应定量磁化率分布图复合重建的方法，其特征在于包括如下步骤：1)基于幅值图像结构特征先验的磁化率分布图基础重建(M‑Step)，重建模型为${\mathrm{\χ}}_{\mathrm{mag}}=\underset{{\mathrm{\χ}}_{\mathrm{mag}}}{\arg \min }{\left|\right|\mathrm{\χ}\left(k\right)\mathrm{gH}-\mathrm{diag}\left(H\right)\mathrm{gF\χ}\left|\right|}_2^2+\mathrm{\λ}{\left|\right|P_{\mathrm{mag}}g\▿\mathrm{\χ}\left|\right|}_1+\mathrm{\δ}{\left|\right|W_{\mathrm{mag}}\mathrm{g\χ}\left|\right|}_2$包含具有压缩感知特性的保真项和具有稀疏特性的幅值先验正则化约束项||P_magg▽χ||₁，并且通过添加感兴趣区域从幅值图像中提取二值加权矩阵W_mag，对原始磁化率分布进行二值加权，减小计算量的同时可以改善磁化率分布重建效果；2)基于磁化率分布结构特征的磁化率分布图复合重建(S‑Step)，重建模型为包含最小二乘保真项由基础重建(M‑Step)获得的磁化率分布图构造的结构特征正则化约束项以及改善重建磁化率分布效果的平滑项磁化率结构特征先验定义为3D图像数据在三个方向上的一阶梯度信息；所述重建模型中，χ表示待求解的空间离散的磁化率分布，λ和δ为可调节的系数，▽为梯度算子，C为卷积核矩阵，表示相位图，F表示离散傅里叶变换；对于l1范数优化问题，采用迭代阈值法(Iterative threshold algorithm，ITA)来进行处理；之后基于l2范数的凸函数性质，采用共轭梯度法进行求解，以保证收敛速度。