CN113223150B - 三维磁粒子图像积分断层重建方法、系统和设备 - Google Patents
三维磁粒子图像积分断层重建方法、系统和设备 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113223150B CN113223150B CN202110504683.4A CN202110504683A CN113223150B CN 113223150 B CN113223150 B CN 113223150B CN 202110504683 A CN202110504683 A CN 202110504683A CN 113223150 B CN113223150 B CN 113223150B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- target
- image
- dimensional
- frequency domain
- scanning
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 72
- 239000006249 magnetic particle Substances 0.000 title claims abstract description 30
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims abstract description 43
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 claims abstract description 20
- 239000002122 magnetic nanoparticle Substances 0.000 claims abstract description 17
- 230000004044 response Effects 0.000 claims abstract description 16
- 239000002245 particle Substances 0.000 claims abstract description 15
- 238000011478 gradient descent method Methods 0.000 claims abstract description 11
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims abstract description 10
- 230000006698 induction Effects 0.000 claims abstract description 9
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 18
- 241000399119 Spio Species 0.000 claims description 13
- 238000010276 construction Methods 0.000 claims description 12
- 238000013519 translation Methods 0.000 claims description 12
- 230000010354 integration Effects 0.000 claims description 11
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 7
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 6
- NFGXHKASABOEEW-UHFFFAOYSA-N 1-methylethyl 11-methoxy-3,7,11-trimethyl-2,4-dodecadienoate Chemical compound COC(C)(C)CCCC(C)CC=CC(C)=CC(=O)OC(C)C NFGXHKASABOEEW-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 5
- 230000007918 pathogenicity Effects 0.000 claims description 4
- 238000004088 simulation Methods 0.000 claims description 4
- 238000003325 tomography Methods 0.000 claims 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 abstract description 3
- 230000008569 process Effects 0.000 description 9
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 5
- 238000011160 research Methods 0.000 description 3
- 206010028980 Neoplasm Diseases 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 230000002441 reversible effect Effects 0.000 description 2
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 2
- 210000003484 anatomy Anatomy 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000003759 clinical diagnosis Methods 0.000 description 1
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 238000002059 diagnostic imaging Methods 0.000 description 1
- WTFXARWRTYJXII-UHFFFAOYSA-N iron(2+);iron(3+);oxygen(2-) Chemical compound [O-2].[O-2].[O-2].[O-2].[Fe+2].[Fe+3].[Fe+3] WTFXARWRTYJXII-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 230000002427 irreversible effect Effects 0.000 description 1
- 230000003902 lesion Effects 0.000 description 1
- 229940031182 nanoparticles iron oxide Drugs 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 239000000700 radioactive tracer Substances 0.000 description 1
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 1
- 238000002603 single-photon emission computed tomography Methods 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T17/00—Three dimensional [3D] modelling, e.g. data description of 3D objects
Abstract
本发明属于目标立体重建领域，具体涉及了一种三维磁粒子图像积分断层重建方法、系统和设备，旨在解决现有的目标立体重建技术存在危害大、定位差和精度低的问题。本发明包括：通过基于FFL的粒子成像系统对已知浓度的预设尺寸参考仿体进行扫描，获取感应线圈中的电压值的频域值，计算FFL的粒子成像系统切面的系统矩阵，通过L2范数约束的梯度下降方法计算最小二乘形式的逆问题，获得目标图像磁纳米粒子响应的沿线积分结果，最后通过滤波反投影方法，进行反向求解获得目标切面图像，将目标切面图像拼接为目标模型。本发明最终得到了磁粒子的精确分布，从而实现了病灶区域的三维重建，具有较快的重建速度和较高的精确度。
Description
技术领域
本发明属于目标立体重建领域，具体涉及了一种三维磁粒子图像积分断层重建方法、系统和设备。
背景技术
在临床诊断和检测中，如何准确、客观的定位肿瘤及其他病灶一直是国际上的研究热点和挑战性问题。现有的医学影像技术如CT，MRI，SPECT等方法均存在危害大，定位差，精度低等问题。而在近些年，一种全新的基于示踪剂的成像方式——磁粒子成像技术(MPI)被提出。MPI可以通过检测对人体无害的超顺磁氧化铁纳米颗粒(SPIONs)的空间浓度分布，对肿瘤或目标物进行精准定位，是一种不受成像深度限制的三维高时空分辨率和高灵敏度的成像。此外，MPI不显示解剖结构并且无背景信号干扰，因此信号的强度与示踪剂的浓度存在直接关系，是一种颇具医学应用潜力的新方法。
现今的MPI系统大多是通过构建无磁场点(Field Free Point，FFP)进行空间编码并在此基础上通过系统矩阵方法或者X-space方法进行重建的。大量的研究表明，相比于系统矩阵重建方法，X-space方法虽然具有更高的重建速度，但是其重建图像的分辨率很难提升，因此系统矩阵方法一直是FFP系统图像重建的主要研究方向。然而，相比于FFL系统，FFP系统的空间分辨率和灵敏度低得多，但FFL的重建算法大多基于X-space方法。这是因为如果直接在FFL系统采用与FFP相似的系统矩阵重建方法，则系统矩阵重建算法本身的缺陷如计算效率差和数据存储成本大等问题会进一步扩大。因此，目前并没有适合于FFL设备的系统矩阵重建算法。
发明内容
为了解决现有技术中的上述问题，即现有的目标立体重建技术传统系统矩阵重建算法在FFL设备重建效率差，存储空间巨大，缺乏适用于FFL设备的系统矩阵重建算法。本发明提供了一种三维磁粒子图像积分断层重建方法，所述方法包括：
步骤S100，通过基于FFL的粒子成像系统对已知SPIO浓度的预设尺寸参考仿体进行扫描，获取感应线圈中的第一电压值的频域值；
步骤S200，基于所述第一电压值的频域值和参考仿体SPIO浓度，通过逆运算的方法计算基于FFL的粒子成像系统切面的系统矩阵；立体的系统矩阵由所有切面的系统矩阵组成；
步骤S300，获取待测物体的第二电压值的频域值，基于所述切面的系统矩阵和第二电压值的频域值，通过L2范数约束的梯度下降方法计算最小二乘形式的逆问题，获得目标切面图像磁纳米粒子响应的沿线积分结果；
步骤S400，基于所述目标切面图像磁纳米粒子响应的沿线积分结果，通过滤波反投影方法，进行反向求解获得目标切面图像；
步骤S500，重复步骤S300-步骤S400的方法测量所有切面的目标切面图像，将所有目标切面图像拼接为目标模型。
在一些优选的实施方式中，步骤S100具体包括：
步骤S110，通过多组线圈构建线性无磁场区域；
步骤S120，设定线性无磁场区域的旋转角度和平移距离；
步骤S130，基于所述旋转角度和平移距离，通过调整所述线性无磁场区域的位置，形成扫描目标场；
步骤S140，将所述目标物体设置于所述扫描目标场中，测定所有FFL角度对应的线圈感应第一电压值的频域值；
步骤S150，调整预设尺寸参考仿体的位置，重复步骤S140的操作直至预设尺寸参考仿体遍历整个扫描目标场。
在一些优选的实施方式中，所述通过L2范数约束的梯度下降方法计算最小二乘形式的逆问题，具体为，已知A和b求x，将求逆问题转化为最小二乘问题minE(x′)＝||Ax′-b||，针对A的病态性和不适定性，添加范数转化为minE(x′)＝||Ax′-b||+λ||x′||，λ表示正则项，||·||表示二范数，λ||x′||表示x′二范数的正则项。
在一些优选的实施方式中，所述调整所述线性无磁场区域的位置，配置为通过改变线圈的电流大小和其他线圈外加驱动场实现。
在一些优选的实施方式中，所述目标物体配置为已知磁纳米粒子浓度的小尺寸仿体。
本发明的另一方面，提出了一种三维磁粒子图像积分断层重建系统，包括：三维扫描模块、系统矩阵计算模块、积分计算模块、目标图像重建模块和目标模型拼接模块；
所述三维扫描模块，配置为通过基于FFL的粒子成像系统对已知SPIO浓度的预设尺寸参考仿体进行扫描，获取感应线圈中的第一电压值的频域值；
所述系统矩阵计算模块，配置为基于所述第一电压值的频域值和预设尺寸参考仿体SPIO浓度，通过逆运算的方法计算基于FFL的粒子成像系统切面的系统矩阵；立体的系统矩阵由所有切面的系统矩阵组成；
所述积分计算模块，配置为获取待测物体的第二电压值的频域值，基于所述切面的系统矩阵和第二电压值的频域值，通过L2范数约束的梯度下降方法计算最小二乘形式的逆问题，获得目标切面图像磁纳米粒子响应的沿线积分结果；
所述目标图像重建模块，配置为基于所述目标切面图像磁纳米粒子响应的沿线积分结果，通过滤波反投影方法，进行反向求解获得目标切面图像；
所述目标模型拼接模块，配置为重复积分计算模块和目标图像重建模块的功能测量所有切面的目标切面图像，将所有目标切面图像拼接为目标模型。
在一些优选的实施方式中，所述三维扫描模块包括无磁场区域构建单元、运行状态设定单元、扫描目标场构建单元、电压测量单元和目标场遍历单元；
所述无磁场区域构建单元，配置为通过多组线圈构建线性无磁场区域；
所述运行状态设定单元，配置为设定线性无磁场区域的旋转角度和平移距离；
所述扫描目标场构建单元，配置为基于所述旋转角度和平移距离，通过调整所述线性无磁场区域的位置，形成扫描目标场；
所述电压测量单元，配置为将所述目标物体设置于所述扫描目标场中，测定所有FFL角度对应的线圈感应第一电压值的频域值；
所述目标场遍历单元，配置为调整预设尺寸参考仿体的位置，重复电压测量单元的功能直至预设尺寸参考仿体遍历整个扫描目标场。
本发明的第三方面，提出了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与至少一个所述处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述处理器执行的指令，所述指令用于被所述处理器执行以实现上述的三维磁粒子图像积分断层重建方法。
本发明的第四方面，提出了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于被所述计算机执行以实现上述的三维磁粒子图像积分断层重建方法。
本发明的有益效果：
(1)本发明的三维磁粒子图像积分断层重建方法，通过将对浓度图像的直接求解改变为对浓度积分结果的求解，并通过滤波反投影方法进一步重建目标立体图像，实现了精确的目标立体重建，并且提升了计算速度和存储效率。
(2)本发明的三维磁粒子图像积分断层重建方法，通过重建系统矩阵进而求解响应积分再进行图像重建，极大降低了逆问题的求解规模，求逆过程与图像的空间编码无关，增加了对系统规模大小的控制，弥补了传统系统矩阵重建方法存在的系统矩阵较大，重建速度慢，存储空间和计算资源消耗巨大的缺陷，提高了基于FFL系统的成像潜力。
附图说明
通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
图1是本发明实施例一种三维磁粒子图像积分断层重建方法的流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
本发明提供一种三维磁粒子图像积分断层重建方法，本方法通过将对浓度图像的直接求解改变为对浓度积分结果的求解，并通过滤波反投影方法进一步重建目标立体图像，提高了目标立体重建的精确度。
本发明的一种三维磁粒子图像积分断层重建方法，包括：
步骤S100，通过基于FFL的粒子成像系统对已知SPIO浓度的预设尺寸参考仿体进行扫描，获取感应线圈中的第一电压值的频域值；
步骤S200，基于所述第一电压值的频域值和参考仿体SPIO浓度，通过逆运算的方法计算基于FFL的粒子成像系统切面的系统矩阵；立体的系统矩阵由所有切面的系统矩阵组成；
步骤S300，获取待测物体的第二电压值的频域值，基于所述切面的系统矩阵和第二电压值的频域值，通过L2范数约束的梯度下降方法计算最小二乘形式的逆问题，获得目标切面图像磁纳米粒子响应的沿线积分结果；
步骤S400，基于所述目标切面图像磁纳米粒子响应的沿线积分结果，通过滤波反投影方法，进行反向求解获得目标切面图像；
步骤S500，重复步骤S300-步骤S400的方法测量所有切面的目标切面图像，将所有目标切面图像拼接为目标模型。
为了更清晰地对本发明三维磁粒子图像积分断层重建方法进行说明，下面结合图1对本发明实施例中各步骤展开详述。
本发明第一实施例的三维磁粒子图像积分断层重建方法，包括步骤S100-步骤S500，各步骤详细描述如下：
步骤S100，通过基于FFL的粒子成像系统对已知SPIO浓度的预设尺寸参考仿体进行扫描，获取感应线圈中的第一电压值的频域值；
在本实施例中，步骤S100具体包括：
步骤S110，通过多组线圈构建线性无磁场区域FFL；
步骤S120，设定线性无磁场区域的旋转角度和平移距离；
步骤S130，基于所述旋转角度和平移距离，通过调整所述线性无磁场区域的位置，形成扫描目标场FOV；
在本实施例中，所述调整所述线性无磁场区域的位置，配置为通过改变线圈的电流大小和其他线圈外加驱动场实现。
步骤S140，将所述目标物体设置于所述扫描目标场中，测定所有FFL角度对应的线圈感应电压值的频域值；
步骤S150，调整预设尺寸参考仿体的位置，重复步骤S140的操作直至预设尺寸参考仿体遍历整个扫描目标场。
在本实施例中，将模型的重建问题分为前向部分和逆向部分；整个模型表示为Ax0＝b；
其中，A表示系统矩阵，x0表示浓度分布，b表示频域信号；
所述前向部分，具体为已知x0和b获取A；所述逆向部分，具体为已知A和b，获取x，x表示真实浓度图像。
在本实施例中，前向过程包括步骤S200；
步骤S200，基于所述第一电压值的频域值和参考仿体SPIO浓度，通过逆运算的方法计算基于FFL的粒子成像系统切面的系统矩阵；立体的系统矩阵由所有切面的系统矩阵组成；
现有的系统矩阵获取方法，以扫描目标场FOV被离散为17×9个像素、x的大小为153×1为例；假设目标物体大小为1×1且浓度为1，将目标物体放置在初始位置，则在Ax＝b中，x取值为(1,0,0，……，0)，此时获取的b的值即为系统矩阵A的第一列，以此类推，改变153次目标物体的位置即获得系统矩阵。
在分辨率要求较高的情况下，如扫描目标场FOV为170×90时，系统矩阵会非常巨大，测试所需时间会急剧增大。本方法通过利用FFL的特性，通过计算沿FFL线积分的方法，将真实浓度图像x变为沿线积分结果x′，将x和A的维度图像从从图像分辨率大小降低为线积分的数量。
在本实施例中，逆向过程包括步骤S300-步骤S500；
步骤S300，获取待测物体的第二电压值的频域值，基于所述切面的系统矩阵和第二电压值的频域值，通过L2范数约束的梯度下降方法计算最小二乘形式的逆问题，获得目标切面图像磁纳米粒子响应的沿线积分结果；
在本步骤中，已知A和b求x，由于A不可逆，将求逆问题转化为最小二乘问题minE(x′)＝||Ax′-b||，针对A的病态性和不适定性，添加范数转化为minE(x′)＝||Ax′-b||+λ||x′||，λ表示正则项，||·||表示二范数，λ||x′||表示x′二范数的正则项，本发明是针对沿线积分结果进行求解，再根据x′求x。
步骤S400，基于所述目标切面图像磁纳米粒子响应的沿线积分结果，通过滤波反投影方法FBP，进行反向求解获得目标切面图像。本发明获得的目标图像为磁粒子的精确分布，进而实现病灶区域的三维重建。在步骤S300中获得的是x′，此处根据沿线积分结果x′求解真实浓度图像x，即根据FBP方法，从积分结果获得真实结果。
具体包括，基于所述沿线积分结果x′进行傅里叶变换并进行滤波，将滤波后的结果进行反投影，将不同角度的反投影进行叠加，获得真实图像分布x。
步骤S500，重复步骤S300-步骤S400的方法测量所有切面的目标切面图像，将所有目标切面图像拼接为目标模型。
本发明第二实施例的三维磁粒子图像积分断层重建系统，所述系统包括：三维扫描模块、系统矩阵计算模块、积分计算模块、目标图像重建模块和目标模型拼接模；
所述三维扫描模块，配置为通过基于FFL的粒子成像系统对已知SPIO浓度的预设尺寸参考仿体进行扫描，获取感应线圈中的第一电压值的频域值；
在本实施例中，所述三维扫描模块包括无磁场区域构建单元、运行状态设定单元、扫描目标场构建单元、电压测量单元和目标场遍历单元；
所述无磁场区域构建单元，配置为通过多组线圈构建线性无磁场区域；
所述运行状态设定单元，配置为设定线性无磁场区域的旋转角度和平移距离；
所述扫描目标场构建单元，配置为基于所述旋转角度和平移距离，通过调整所述线性无磁场区域的位置，形成扫描目标场；
所述电压测量单元，配置为将所述目标物体设置于所述扫描目标场中，测定所有FFL角度对应的线圈感应第一电压值的频域值；
所述目标场遍历单元，配置为调整预设尺寸参考仿体的位置，重复电压测量单元的功能直至预设尺寸参考仿体遍历整个扫描目标场。
所述系统矩阵计算模块，配置为基于所述电压值的频域值和目标物体浓度，通过逆运算的方法计算所述旋转扫描方法的系统矩阵；
所述积分计算模块，配置为获取待测物体的第二电压值的频域值，基于所述切面的系统矩阵和第二电压值的频域值，通过L2范数约束的梯度下降方法计算最小二乘形式的逆问题，获得目标切面图像磁纳米粒子响应的沿线积分结果；
所述目标图像重建模块，配置为基于所述目标切面图像磁纳米粒子响应的沿线积分结果，通过滤波反投影方法，进行反向求解获得目标切面图像。
所述目标模型拼接模块，配置为重复积分计算模块和目标图像重建模块的功能测量所有切面的目标切面图像，将所有目标切面图像拼接为目标模型。
所属技术领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统的具体工作过程及有关说明，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
需要说明的是，上述实施例提供的三维磁粒子图像积分断层重建系统，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，在实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块来完成，即将本发明实施例中的模块或者步骤再分解或者组合，例如，上述实施例的模块可以合并为一个模块，也可以进一步拆分成多个子模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。对于本发明实施例中涉及的模块、步骤的名称，仅仅是为了区分各个模块或者步骤，不视为对本发明的不当限定。
本发明第三实施例的一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与至少一个所述处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述处理器执行的指令，所述指令用于被所述处理器执行以实现上述的三维磁粒子图像积分断层重建方法。
本发明第四实施例的一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于被所述计算机执行以实现上述的三维磁粒子图像积分断层重建方法。
所属技术领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的存储装置、处理装置的具体工作过程及有关说明，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不是用于描述或表示特定的顺序或先后次序。
术语“包括”或者任何其它类似用语旨在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备/装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其它要素，或者还包括这些过程、方法、物品或者设备/装置所固有的要素。
至此，已经结合附图所示的优选实施方式描述了本发明的技术方案，但是，本领域技术人员容易理解的是，本发明的保护范围显然不局限于这些具体实施方式。在不偏离本发明的原理的前提下，本领域技术人员可以对相关技术特征做出等同的更改或替换，这些更改或替换之后的技术方案都将落入本发明的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种三维磁粒子图像积分断层重建方法，其特征在于，所述方法包括：
步骤S100，通过基于FFL的粒子成像系统对已知SPIO浓度的预设尺寸参考仿体进行扫描，获取感应线圈中的第一电压值的频域值；
步骤S200，基于所述第一电压值的频域值和参考仿体SPIO浓度，通过逆运算的方法计算基于FFL的粒子成像系统切面的系统矩阵；立体的系统矩阵由所有切面的系统矩阵组成；
步骤S300，获取待测物体的第二电压值的频域值，基于所述切面的系统矩阵和第二电压值的频域值，通过L2范数约束的梯度下降方法计算最小二乘形式的逆问题，获得目标切面图像磁纳米粒子响应的沿线积分结果；所述通过L2范数约束的梯度下降方法计算最小二乘形式的逆问题，具体为，已知A和b求x，将求逆问题转化为最小二乘问题minE(x′)＝||Ax′-b||，针对A的病态性和不适定性，添加范数转化为minE(x′)＝||Ax′-b||+λ||x′||，λ表示正则项，||·||表示二范数，λ||x′||表示x′二范数的正则项；
步骤S400，基于所述目标切面图像磁纳米粒子响应的沿线积分结果，通过滤波反投影方法，进行反向求解获得目标切面图像；
步骤S500，重复步骤S300-步骤S400的方法测量所有切面的目标切面图像，将所有目标切面图像拼接为目标模型。
2.根据权利要求1所述的三维磁粒子图像积分断层重建方法，其特征在于，所述步骤S100具体包括：
步骤S110，通过多组线圈构建线性无磁场区域；
步骤S120，设定线性无磁场区域的旋转角度和平移距离；
步骤S130，基于所述旋转角度和平移距离，通过调整所述线性无磁场区域的位置，形成扫描目标场；
步骤S140，将所述预设尺寸参考仿体设置于所述扫描目标场中，测定所有FFL角度对应的线圈感应第一电压值的频域值；步骤S150，调整预设尺寸参考仿体的位置，重复步骤S140的操作直至预设尺寸参考仿体完全覆盖整个扫描目标场。
3.根据权利要求2所述的三维磁粒子图像积分断层重建方法，其特征在于，所述调整所述线性无磁场区域的位置，配置为通过改变线圈的电流大小和其他线圈外加驱动场实现。
4.根据权利要求1所述的三维磁粒子图像积分断层重建方法，其特征在于，所述参考仿体配置为已知磁纳米粒子浓度的小尺寸仿体。
5.一种三维磁粒子图像积分断层重建系统，其特征在于，所述系统包括：三维扫描模块、系统矩阵计算模块、积分计算模块、目标图像重建模块和目标模型拼接模块；
所述三维扫描模块，配置为通过基于FFL的粒子成像系统对已知SPIO浓度的预设尺寸参考仿体进行扫描，获取感应线圈中的第一电压值的频域值；
所述系统矩阵计算模块，配置为基于所述第一电压值的频域值和预设尺寸参考仿体SPIO浓度，通过逆运算的方法计算基于FFL的粒子成像系统切面的系统矩阵；立体的系统矩阵由所有切面的系统矩阵组成；
所述积分计算模块，配置为获取待测物体的第二电压值的频域值，基于所述切面的系统矩阵和第二电压值的频域值，通过L2范数约束的梯度下降方法计算最小二乘形式的逆问题，获得目标切面图像磁纳米粒子响应的沿线积分结果；所述通过L2范数约束的梯度下降方法计算最小二乘形式的逆问题，具体为，已知A和b求x，将求逆问题转化为最小二乘问题minE(x′)＝||Ax′-b||，针对A的病态性和不适定性，添加范数转化为minE(x′)＝||Ax′-b||+λ||x′||，λ表示正则项，||·||表示二范数，λ||x′||表示x′二范数的正则项；
所述目标图像重建模块，配置为基于所述目标切面图像磁纳米粒子响应的沿线积分结果，通过滤波反投影方法，进行反向求解获得目标切面图像；
所述目标模型拼接模块，配置为重复积分计算模块和目标图像重建模块的功能测量所有切面的目标切面图像，将所有目标切面图像拼接为目标模型。
6.根据权利要求5所述的三维磁粒子图像积分断层重建系统，其特征在于，所述三维扫描模块包括无磁场区域构建单元、运行状态设定单元、扫描目标场构建单元、电压测量单元和目标场遍历单元；
所述无磁场区域构建单元，配置为通过多组线圈构建线性无磁场区域；
所述运行状态设定单元，配置为设定线性无磁场区域的旋转角度和平移距离；
所述扫描目标场构建单元，配置为基于所述旋转角度和平移距离，通过调整所述线性无磁场区域的位置，形成扫描目标场；
所述电压测量单元，配置为将所述预设尺寸参考仿体设置于所述扫描目标场中，测定所有FFL角度对应的线圈感应第一电压值的频域值；
所述目标场遍历单元，配置为调整预设尺寸参考仿体的位置，重复电压测量单元的功能直至预设尺寸参考仿体遍历整个扫描目标场。
7.一种电子设备，其特征在于，包括：至少一个处理器；以及与至少一个所述处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述处理器执行的指令，所述指令用于被所述处理器执行以实现权利要求1-4任一项所述的三维磁粒子图像积分断层重建方法。
8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于被所述计算机执行以实现权利要求1-4任一项所述的三维磁粒子图像积分断层重建方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110504683.4A CN113223150B (zh) | 2021-05-10 | 2021-05-10 | 三维磁粒子图像积分断层重建方法、系统和设备 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110504683.4A CN113223150B (zh) | 2021-05-10 | 2021-05-10 | 三维磁粒子图像积分断层重建方法、系统和设备 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN113223150A CN113223150A (zh) | 2021-08-06 |
| CN113223150B true CN113223150B (zh) | 2023-10-13 |
Family
ID=77094141
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202110504683.4A Active CN113223150B (zh) | 2021-05-10 | 2021-05-10 | 三维磁粒子图像积分断层重建方法、系统和设备 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN113223150B (zh) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117100243B (zh) * | 2023-10-23 | 2024-02-20 | 中国科学院自动化研究所 | 基于系统矩阵像素压缩的磁粒子成像系统、方法及设备 |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110420026A (zh) * | 2019-07-15 | 2019-11-08 | 中国科学院自动化研究所 | 基于ffl的磁粒子成像三维立体重建方法、系统、装置 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP3962367A4 (en) * | 2019-05-03 | 2023-01-11 | Neil Glossop | SYSTEMS, METHODS AND DEVICES FOR REGISTERING AND TRACKING ORGANS DURING INTERVENTION PROCEDURES |
-
2021
- 2021-05-10 CN CN202110504683.4A patent/CN113223150B/zh active Active
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110420026A (zh) * | 2019-07-15 | 2019-11-08 | 中国科学院自动化研究所 | 基于ffl的磁粒子成像三维立体重建方法、系统、装置 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 张德景 ; 李勇 ; 占美晓 ; 忻勇杰 ; 赵炜 ; 陆骊工 ; .磁粒子成像的临床前应用研究进展.中华介入放射学电子杂志.2020,(第01期),83-88. * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN113223150A (zh) | 2021-08-06 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Toussaint et al. | In vivo human cardiac fibre architecture estimation using shape-based diffusion tensor processing | |
| Güngör et al. | TranSMS: Transformers for super-resolution calibration in magnetic particle imaging | |
| Xu et al. | Deformation analysis of 3D tagged cardiac images using an optical flow method | |
| US10939845B2 (en) | FFL-based magnetic particle imaging three-dimensional reconstruction method, system, and device | |
| US7800366B1 (en) | Three dimensional magnetic resonance motion estimation on a single image plane | |
| CN107133549B (zh) | Ect运动门控信号获取方法及ect图像重建方法 | |
| CN103918005A (zh) | 具有能量敏感探测的差分相位对比成像 | |
| CN109584323A (zh) | 超声反射信息约束的腹部病变电阻抗图像重建方法 | |
| JP2008508070A (ja) | 位相マッピングと、位相基準として用いる基準媒体が関係するｍｒｉ温度測定 | |
| Kolbitsch et al. | A 3D MR‐acquisition scheme for nonrigid bulk motion correction in simultaneous PET‐MR | |
| CN103597370A (zh) | 空间编码的相位对比磁共振成像 | |
| CN102622759A (zh) | 一种结合灰度与几何信息的医学图像配准方法 | |
| CN103957785A (zh) | Mr电学性质断层摄影 | |
| EP2335094A2 (en) | Method and system for magnetic induction tomography | |
| CN113397521B (zh) | 螺旋扫描磁粒子投影断层成像方法、系统、设备 | |
| JP2002522146A (ja) | 角度画像を用いてタグ付き磁気共鳴イメージングにおける対象物の動きを測定する方法 | |
| CN113223150B (zh) | 三维磁粒子图像积分断层重建方法、系统和设备 | |
| JPH0414006B2 (zh) | ||
| von Gladiss et al. | Investigating spatial resolution, field sequences and image reconstruction strategies using hybrid phantoms in MPI | |
| von Gladiss et al. | Reconstruction of 1D images with a neural network for magnetic particle imaging | |
| CN106725468B (zh) | 用于脑出血检测的多频电磁层析成像方法 | |
| Ireland et al. | Towards magnetic detection electrical impedance tomography: data acquisition and image reconstruction of current density in phantoms and in vivo | |
| CN114581553B (zh) | 基于磁粒子成像先验引导的荧光分子断层成像重建方法 | |
| Brandt et al. | Motion compensation for non-periodic dynamic tracer distributions in multi-patch magnetic particle imaging | |
| Chen et al. | Rapid diagnosis and continuous monitoring of intracerebral hemorrhage with magnetic induction tomography based on stacked autoencoder |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |