基于ADMM网络的反射式荧光分子断层成像方法及系统技术方案

本发明专利技术公开一种基于ADMM网络的反射式荧光分子断层成像方法及系统，涉及分子影像技术领域，方法包括：根据待重建反射荧光分布，利用解耦合荧光蒙特卡罗模型构建正向矩阵和训练数据集；利用正向矩阵构建待优化目标函数；对待优化目标函数进行L1正则化处理；利用交替方向乘子法将处理后的待优化目标函数分解成三个子问题；对三个子问题参数化得到参数化ADMM迭代网络；利用训练数据集和损失函数对参数化ADMM迭代网络进行训练和优化，得到ADMM网络；将待重建反射荧光分布输入ADMM网络中，得到重建的荧光团分布。本发明专利技术能提高反射式FMT图像重建质量。重建质量。重建质量。

【技术实现步骤摘要】
基于ADMM网络的反射式荧光分子断层成像方法及系统


[0001]本专利技术涉及分子影像
，特别是涉及一种基于ADMM网络的反射式荧光分子断层成像方法及系统。

技术介绍

[0002]荧光分子断层成像(Fluorescence Molecular Tomography，FMT)是一种基于扩散光子的成像技术。传统的FMT通常是透射式成像，因此当激发光或荧光无法穿透整个样本时，传统透射式FMT难以对样本成像。而反射式FMT仅利用反射光子成像，基本不受样本尺寸的限制。但是，由于反射式FMT的源
‑
探数量大，扫描角度和探测角度单一，导致不同光源对应的荧光分布高度相似，因此反射式FMT逆向问题具有高度病态性，这意味着传统的基于数学迭代求解的重建方法其重建结果伪影多，成像质量差。因此，如何提高反射式FMT图像重建质量对反射式FMT具有重大意义。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的是提供一种基于ADMM网络的反射式荧光分子断层成像方法及系统，能够提高反射式FMT图像重建质量。
[0004]为实现上述目的，本本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于ADMM网络的反射式荧光分子断层成像方法，其特征在于，所述方法包括：获取待重建激发光源扫描面的反射荧光分布；根据所述待重建激发光源扫描面的反射荧光分布，利用解耦合荧光蒙特卡罗模型构建正向矩阵以及所述正向矩阵对应的训练数据集；所述训练数据集包括不同位置处的真实荧光团分布以及不同位置处的所述真实荧光团分布对应的激发光源扫描面的反射荧光分布；利用所述正向矩阵构建待优化目标函数；对所述待优化目标函数进行L1正则化处理，得到处理后的待优化目标函数；利用交替方向乘子法将所述处理后的待优化目标函数分解成三个子问题；所述三个子问题包括第一子问题、第二子问题和第三子问题；对所述三个子问题参数化得到参数化ADMM迭代网络；利用所述训练数据集和损失函数对所述参数化ADMM迭代网络进行训练和优化，得到ADMM网络；将所述待重建激发光源扫描面的反射荧光分布输入所述ADMM网络中，得到所述待重建激发光源扫描面的反射荧光分布对应的荧光团分布。2.根据权利要求1所述的基于ADMM网络的反射式荧光分子断层成像方法，其特征在于，所述处理后的待优化目标函数为：式中，Y为激发光源扫描面的反射荧光分布；A为正向矩阵；x为激发光源扫描面的反射荧光分布对应的荧光团分布；λ为正则化参数；W为权重矩阵；为Ax
‑
Y的L2范数的平方，||Wx||1为Wx的L1范数；E(x)为待优化目标函数，E(x)最小时对应的x为重建的荧光团分布。3.根据权利要求2所述的基于ADMM网络的反射式荧光分子断层成像方法，其特征在于，所述对所述三个子问题参数化得到参数化ADMM迭代网络，具体包括：采用第一三维卷积神经网络作为所述第一子问题的初始化算子，采用第二三维卷积神经网络作为所述第二子问题的求解算子，采用第三三维卷积神经网络作为所述第三子问题的更新算子，得到参数化ADMM迭代网络。4.根据权利要求3所述的基于ADMM网络的反射式荧光分子断层成像方法，其特征在于，所述参数化ADMM迭代网络为：z
k+1
＝F(W
k
x
k+1
+u
k
)+(W
k
x
k+1
+u
k
)u
k+1
＝u
k
+W
k
x
k+1
‑
z
k+1
W
k+1
＝P(x
k+1
)式中，x
k+1
为参数化ADMM迭代网络经过第k+1次迭代得到的荧光团分布；CG表示共轭梯度法；O表示第一三维卷积神经网络；F表示第二三维卷积神经网络；P表示第三三维卷积神经网络；T表示矩阵的转置；ρ为正则化参数；W
k
为参数化ADMM迭代网络经过第k次迭代得到的正则化矩阵；z
k
是参数化ADMM迭代网络经过第k次迭代得到的第一辅助变量；u
k
是参数化ADMM迭代网络经过第k次迭代得到的第二辅助变量；x
k
为参数化ADMM迭代网络经过第k次迭
代得到的荧光团分布；N为最大迭代轮数；z
k+1
是参数化ADMM迭代网络经过第k+1次迭代得到的第一辅助变量；u
k+1
是参数化ADMM迭代网络经过第k+1次迭代得到的第二辅助变量；W
k+1
为参数化ADMM迭代网络经过第k+1次迭代得到的正则化矩阵，k表示迭代次数的序号。5.根据权利要求4所述的基于ADMM网络的反射式荧光分子断层成像方法，其特征在于，所述损失函数为：式中，loss表示损失函数；是训练数据集中第i个激发光源扫描面的反射荧光分布输入参数化ADMM迭代网络后输出的荧光团分布；是训练数据集中第i个激发光源扫描面的反射荧光分布对应的真实荧光团分布；n是训练数据集中激发光源扫描面的反射荧光分布的总数；i是激发光源扫描面的反射荧光分布的序号；为的L2范数的平方；μ是一个预设的系数；M是x的维度。6.一种基于ADMM网络的反射式荧光分子断层成像系统，其特征在于，所述系统包括：待重建反射荧光分布获取模块，用于获取待重建...

【专利技术属性】
技术研发人员：邓勇，刘锴贤，蒋宇轩，李文松，
申请(专利权)人：华中科技大学，
类型：发明
国别省市：