基于PCA的磁共振成像参数虚拟仿真方法与流程

文档序号:28625483发布日期:2022-01-22 14:33阅读:来源:国知局

技术特征:
1.一种基于pca的磁共振成像参数虚拟仿真方法,其特征在于,包括以下步骤:s1:确定所需的磁共振成像参数种类,且计算所有参数种类的全组合;s2:对全组合中的每一条参数组合,在真实磁共振扫描仪上按参数设定进行扫描成像或进行有限元计算仿真成像,获得成像的三维体数据的数据库;s3:对数据库利用pca算法进行降维处理,得到一维压缩向量;s4:根据成像参数设定找到临近参数组合,查询其对应压缩向量,进行线性插值,将其重新折叠为三维体数据,获得虚拟仿真成像。2.根据权利要求1所述的基于pca的磁共振成像参数虚拟仿真方法,其特征在于,在步骤s1中,根据所需的磁共振成像参数的种类,在每个成像参数可调整范围中确定有限个数的离散数值。3.根据权利要求1所述的基于pca的磁共振成像参数虚拟仿真方法,其特征在于,在步骤s2中,对全组合中的每一条参数组合,获得成像结果后进行保存,构建一个预成像的数据库,这个数据库中保存磁共振成像参数组合和对应的成像三维体数据。4.根据权利要求1所述的基于pca的磁共振成像参数虚拟仿真方法,其特征在于,对数据库利用pca算法进行降维时,首先将每一个三维体数据展开为一维压缩向量,则数据库中的原本所有三维体数据构成了第一矩阵,计算第一矩阵的行平均向量,最终得到归一化的第二矩阵。5.根据权利要求4所述的基于pca的磁共振成像参数虚拟仿真方法,其特征在于,获得第二矩阵后代入公式计算得到协方差矩阵,得到协方差矩阵的特征值和特征向量,取对应特征值最大的前若干个特征向量按照排列组成变换矩阵,计算降维后的结果矩阵和主成分矩阵。6.根据权利要求1所述的基于pca的磁共振成像参数虚拟仿真方法,其特征在于,在步骤s4中,根据使用者给出的成像参数设定找到若干个参数向上和向下最接近的两个离散取值,进而确定全组合中与使用者参数设定最接近的邻近参数组合以及对应的压缩向量,进行线性插值,然后按照相关公式进行重建,将其重新折叠为三维体数据,即得到虚拟仿真成像的结果。

技术总结
本发明公开了一种基于PCA的磁共振成像参数虚拟仿真方法,包括以下步骤:S1:确定所需的磁共振成像参数种类,且计算所有参数种类的全组合;S2:对全组合中的每一条参数组合,在真实磁共振扫描仪上按参数设定进行扫描成像或进行有限元计算仿真成像,获得成像的三维体数据的数据库;S3:对数据库利用PCA算法进行降维处理,得到一维压缩向量;S4:根据成像参数设定找到临近参数组合,查询其对应压缩向量,进行线性插值,将其重新折叠为三维体数据,获得虚拟仿真成像。本发明使用PCA算法对磁共振多参数组合预成像数据库进行降维,降维后只需存储低维的压缩向量与少量主成分图像,在仿真过程中对压缩向量进行插值,随后进行图像恢复,具有低存储量和低计算量。低存储量和低计算量。低存储量和低计算量。


技术研发人员:孙钰 梁嘉炜 沈靖菲 符谦益 杨明
受保护的技术使用者:南京伯睿生命科学研究院有限公司
技术研发日:2021.10.28
技术公布日:2022/1/21
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