一种基于扩散MRI微结构成像的最小核误差分析方法
专利汇可以提供一种基于扩散MRI微结构成像的最小核误差分析方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且一种基于扩散MRI微结构成像的最小核误差分析方法，包括以下步骤：(1)，建立扩散组织模型，微结构模型包含微观结构的三个特征：线性结构 各向异性 (LSA，Dl)，平面结构各向异性(PSA，Dp)和球结构各向同性(SSI，Ds)；每个 体素 中的每个特征模型描述为混合各向异性/各向同性模型；(2)，计算特征标量，受阻和受限扩散的量通过计算估计的微结构尺度之间的差异来捕获；(3)，最小核误差分析方法一般表现；(4)， 算法 优化，引入辅助矩阵变量Z，并让S‑ΘW＝Y，最小化问题利用增强的拉格朗日乘子解决。本 发明 结合 扩散张量 成像技术，提供一种稳定且高效地估计较小交 角 的 纤维 结构的基于扩散MRI微结构成像的最小核误差分析方法。，下面是一种基于扩散MRI微结构成像的最小核误差分析方法专利的具体信息内容。
1.一种基于扩散MRI微结构成像的最小核误差分析方法，其特征在于：包括以下步骤：
(1)，建立扩散组织模型
微结构模型包含微观结构的三个特征：线性结构各向异性(LSA，Dι)，平面结构各向异性(PSA，Dp)和球结构各向同性(SSI，Ds)；每个体素中的每个特征模型描述为混合各向异性/各向同性模型：
其中S(0)表示基线信号，Di表示子集i扩散张量，b表示梯度方向，g表示梯度方向，m表示在一个体素中具有与m个基本方向交叉的子集的最大数目，fi表示子集i的体积分数；
三个微结构模型的线性组合混合：
其中S(b，g)表示扩散信号，wl、wp、wiso和waniso表示每个微结构的非负混合分数，其中wiso表各项同性，waniso表各项异性，Ml，Mp，Ms表示每个微结构对应的权重，
wiso+
waniso＝1；
通过从dMRI数据集学习不同的特征获得扩散模型Dl，Dp和Ds，Dl表示平行于主方向的各向异性，其中特征值{0，0，λl}满足条件FAt＝1和 Dp表示垂直于主方向的各向异性，特征值{λp，λp，0}满足条件 和MDP＝2RAP；Ds表示各个方向的各向同性，其中特征值{λs，λs，λs}满足条件FAS＝0和RAS＝0‘’
(2)，计算特征标量
受阻和受限扩散的量通过计算估计的微结构尺度之间的差异来捕获；
其中vlp描述了LSA和PSA之间的相对差异，vpiso表示PSA和SSI之间的相对差异，vlpan显示了LSA和PSA测量所得的各向异性之间的相对差异；
(3)，最小核误差分析方法一般表现
测量过程用一般公式表示：
S＝ΘW+η
其中 是扩散组织分数的系数， 是在体素中测量的dMRI信号的矢量
表示，其中 η表示捕获的噪声， 是
利用LSA，PSA和SSI明确建模卷积运算符的观察矩阵；
通过最小化S和测量之间的均方误差来计算系数W，W被估计为优化问题的解；
每个纤维束被认为是在一致性项内的访问方向上的相同路径；通过模型核范数最小化问题来评估回归系数，并利用修改重量稀疏来获得正则矩阵回归模型：
其中 和 是测量的信号组和确定每个子集沿每个基本方向的相对
权重的系数，N为子集个数；λ是用户定义的加权因子，从0到1不等，控制数据拟合之间的稀疏性，λ根据通用惩罚水平设置；Γ是对角除去最后一项为0外全是1的对角矩阵，其中：
其中σ是从背景信号测量出的噪声标准偏差；
(4)，算法优化
引入辅助矩阵变量Z，并让S-ΘW＝Y，最小化问题利用增强的拉格朗日乘子解决；
其中μ是惩罚参数，Z是拉格朗日乘子的数组；ADMM可以如下迭代：通过
迭代W，是LARS的加权版本的典型问
题；通过Yk+1＝arg minY Lμ(Y，W，Z)迭代Y；最优解可以通过奇异值阈值算法计算；最后，在标准ADMM方法中，拉格朗日乘数由Zk+1＝Zk+μ(S-ΘW-Y)迭代；
在加速情况下 ，初始残差不变 推导产生对偶残差
终止标准如下所示：
其中
其中q、p、σabs、σrel为调整参数。
一种基于扩散MRI微结构成像的最小核误差分析方法
技术领域
背景技术
发明内容
是利用LAD，PAD和SID明确建模卷积运算符的观察矩阵；
具体实施方式
是利用LAD，PAD和SID明确建模卷积运算符的观察矩阵。
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