[发明专利]前向模型约束的神经网络磁粒子成像重建方法和系统在审
| 申请号： | 202211002854.4 | 申请日： | 2022-08-19 |
| 公开（公告）号： | CN115541693A | 公开（公告）日： | 2022-12-30 |
| 发明（设计）人： | 陈雪利;任胜寒;黄鹏飞;陈多芳;谢晖;朱守平 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G01N27/72 | 分类号： | G01N27/72;G06F17/14;G06N3/02 |
| 代理公司： | 西安弘理专利事务所 61214 | 代理人： | 王丹 |
| 地址： | 710071 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开的前向模型约束的神经网络磁粒子成像重建方法，通过校准获得系统矩阵，测量样品产生的电压数据；将采集到的数据进行傅里叶变换转化到频率域，使用信噪比阈值对数据的频率特征进行筛选；使用Pytorch重建网络，实现由一维电压数据到多维磁粒子浓度分布的映射；使用系统矩阵作为磁粒子成像的前向模型，用重建后的磁粒子浓度分布生成电压仿真数据，计算电压仿真数据与输入电压数据之间的差异作为损失函数对网络参数进行更新；在损失函数中添加正则化项，并调整训练参数和正则化参数取得最优的重建效果。本发明使用前向模型约束的神经网络进行磁粒子成像重建，通过在网络的损失函数中添加全变分正则化项，进一步提高重建效果。 | ||
| 搜索关键词： | 模型 约束 神经网络 粒子 成像 重建 方法 系统 | ||
【主权项】：
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