[發明專利]基于磁共振信息的光聲圖像衰減校正方法

在審

• 申請號: 202110974231.2
• 申請日: 2021-08-24
• 公開（公告）號: CN113724350A
• 公開（公告）日: 2021-11-30
• 發明（設計）人: 陳武凡;張雙陽;戚力
• 申請（專利權）人: 南方醫科大學
• 主分類號: G06T11/00
• 分類號: G06T11/00;G06T7/30;G06T7/10
• 代理公司: 北京科億知識產權代理事務所(普通合伙) 11350
• 代理人: 趙蕊紅

1.基于磁共振信息的光聲圖像衰減校正方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1：固定目標對象，并對目標對象進行磁共振T2序列掃描與光聲多光譜掃描，得到目標對象的磁共振圖像與光聲圖像P；

S2：對步驟S1得到的磁共振圖像與光聲圖像P進行圖像配準，得到配準后的磁共振圖像；

S3：將步驟S2得到的配準好的磁共振圖像進行分割，得到分割先驗圖像；

S4：將分割先驗圖像代入迭代算法中求解有約束的組織吸收系數，獲取光通量分布并計算校正后的光聲圖像。

2.根據權利要求1所述的基于磁共振信息的光聲圖像衰減校正方法，其特征在于，步驟S1中磁共振成像與光聲成像中采用相同的層厚、層間距、圖像尺寸、圖像分辨率設置。

3.根據權利要求1所述的基于磁共振信息的光聲圖像衰減校正方法，其特征在于，步驟S2具體使用基于互信息的圖像配準算法將磁共振圖像往光聲圖像P上配準。

4.根據權利要求1所述的基于磁共振信息的光聲圖像衰減校正方法，其特征在于，步驟S3具體是在配準好的磁共振圖像上，使用手動分割方法將各器官分割出來，得到分割先驗圖像。

5.根據權利要求1所述的基于磁共振信息的光聲圖像衰減校正方法，其特征在于，所述步驟S4具體包括：

S4.1：將步驟S1中得到的光聲圖像P轉為列向量形式p，將p代入線性系統方程中，所述線性系統方程為

p＝φμ_a 式(Ⅰ)；

其中，μ_a是組織吸收系數，p和μ_a的尺寸為mn×1，φ為mn×mn的稀疏光通量矩陣；

S4.2：采用最小二乘方式將線性系統方程構造為優化問題模型，所述優化問題模型為

S4.3：通過分步迭代梯度下降方法對優化問題模型進行迭代求解，獲得有約束的組織吸收系數

S4.4：將步驟S4.3獲得的有約束的組織吸收系數變換為矩陣形式，并生成光通量分布矩陣Φ，將光聲圖像P和光通量分布矩陣Φ代入式(Ⅲ)得到校正后的光聲圖像P′；

其中，P的尺寸為m×n，Φ的尺寸為m×n。

6.根據權利要求5所述的基于磁共振信息的光聲圖像衰減校正方法，其特征在于，所述步驟S4.3具體包括：

S4.3.1：定義總迭代次數為K，誤差為ε，散射系數為μ′_s，分割先驗圖像為R_N，當前迭代次數為k，且0≤k≤K；

S4.3.2：初始化k＝1，有約束的組織吸收系數為0；

S4.3.3：使用有約束的組織吸收系數和散射系數μ′_s更新稀疏光通量矩陣φ^k；

S4.3.4：固定φ^k不變，使用梯度下降求解優化問題模型，并更新沒有約束時的組織吸收系數

S4.3.5：基于分割先驗圖像R_N，將代入式(Ⅳ)得到有約束的組織吸收系數使得N個分割區域內吸收系數為各自的均值；

其中，R_N為分割先驗圖像，N為分割區域總數，R_n表示單個區域分割圖像；

S4.3.6：判斷第k次迭代時有約束的組織吸收系數的中間值的誤差是否小于ε或k是否小于最大迭代次數K，若是，則輸出k次迭代的否則，返回S4.3.3。

7.根據權利要求5所述的一種光聲圖像衰減校正方法，其特征在于：步驟S4.1中光聲圖像P等于光通量分布矩陣Φ和組織吸收系數μ_a之積，具體是

P＝Φ×μ_a 式(Ⅴ)

其中，將P和μ_a轉為列向量形式，將Φ轉為稀疏矩陣形式，即可得到式(Ⅰ)所述的線性系統方程。