[發明專利]一種X空間磁粒子成像解卷積方法

在審

• 申請號: 202111207992.1
• 申請日: 2021-10-18
• 公開（公告）號: CN113947642A
• 公開（公告）日: 2022-01-18
• 發明（設計）人: 田捷;尚亞欣;惠輝;張鵬;安羽
• 申請（專利權）人: 北京航空航天大學
• 主分類號: G06T11/00
• 分類號: G06T11/00;G06T5/00;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京天匯航智知識產權代理事務所(普通合伙) 11987
• 代理人: 黃川;史繼穎

本發明公開了一種X空間磁粒子成像解卷積方法，包括：獲取X空間原生圖像；神經網絡結構設置，設置卷積和反卷積層，相對應的卷積層和反卷積層之間有跳躍連階層；神經網絡訓練，網絡輸入是仿真的原生圖像，將對應的原清晰圖像作為標簽訓練神經網絡，損失函數采用均方誤差；神經網絡檢測，選取均方根誤差、峰值信噪比和結構相似指數測度三個指標對圖像質量進行定量評價并且根據評價結果修改網絡訓練參數，使得重構圖像更接近于原始圖像；X空間解卷積，將待解卷積的原生圖像輸入訓練和檢測完成的神經網絡模型進行預測，得到解卷積結果。該方法極大的降低了系統噪聲對重建過程的影響，提高了X空間重建的磁粒子成像系統的分辨率。

技術領域

本發明屬于磁粒子成像領域，具體涉及到一種X空間磁粒子成像解卷積方法。

背景技術

磁納米粒子成像(MPI)是一種基于示蹤劑的、功能性的、層析成像方式，可以直接檢測磁性納米顆粒的空間分布，并顯示出作為碘或釓造影的安全替代品的巨大潛力。磁性納米粒子(MNPs)——也稱為超順磁氧化鐵納米粒子(SPIOs)——通常被用作示蹤劑。MPI可以檢測納米顆粒造影劑，沒有任何背景，沒有深度衰減。此外，MPI不施加電離輻射，因此，如果所施加的磁場不超過安全限度，MPI對患者和醫務人員是安全的。

在MPI圖像重建領域，現在大多采取系統矩陣和X空間兩種重建方式，其中系統矩陣方法計算量巨大，X空間方法雖然具有更高的重建速度，但是其重建圖像的分辨率有待提升。X空間產生的原生MPI圖像實際上是磁粒子濃度與點擴散函數(PSF)的卷積，現有的X空間重建方法是直接使用傳統的解卷積方法，但是傳統的解卷積方法需要對點擴散函數進行準確的估計，這在實驗中是難以測量的，產生的誤差會導致解卷積后的圖像質量降低。并且由于問題的病態性，傳統解卷積算法往往會引入無法預計的噪聲，對重建結果造成較大的影響。傳統的非盲解卷積方法，例如維納濾波，太過于依賴卷積核，并且解卷積的效果不理想。

發明內容

為克服現有技術的不足，本發明提出了一種基于深度學習算法代替X空間重建過程中的傳統解卷積的方法，其提出了一個卷積神經網絡框架，利用卷積神經網絡對X空間重建過程中產生的較模糊的原生MPI圖像進行解卷積，提高了精確度。

本發明采用的技術方案為：

一種X空間磁粒子成像解卷積方法，包括以下步驟：

S1、獲取X空間原生圖像：仿真磁納米粒子成像(MPI)原生圖像，使用仿真程序生成電壓信號，對信號進行速度補償，直接映射到被掃描點的瞬時位置，獲得X空間原生圖像，作為訓練集和測試集；

S2、神經網絡結構設置：設置卷積層和反卷積層，相對應的卷積層和反卷積層之間有跳躍連階層；

S3、神經網絡訓練：采用所述訓練集中的X空間原生圖像作為網絡輸入訓練神經網絡；

S4、神經網絡檢測：在所述測試集上對神經網絡進行檢測，通過圖像質量進行定量評價，并且根據評價結果修改網絡訓練參數；

S5、X空間解卷積：將待解卷積的原生圖像輸入訓練和檢測完成的所述神經網絡模型進行預測，得到解卷積結果。

所述步驟S1，所述獲取X空間原生圖像具體為：

獲得信號：

獲得X空間原生圖像：

其中，s(t)為電壓信號；B₁為接收線圈的靈敏度，單位為T/A；m為納米顆粒的磁矩，單位為A·m²；ρ(x)為粒子濃度；x_s(t)為FFR的瞬時位置；為FFR速度矢量；H_sat為磁性納米顆粒示蹤劑的飽和場，單位為A/m；h(x)代表PSF函數，是朗之萬函數的導數；為X空間原生圖像。