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公开(公告)号：CN113781652B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202110935293.2
申请日：2021-08-16
申请人： 西北大学
IPC分类号： G06T17/20 , G06V10/762
摘要： 本发明公开了一种基于能量密度区域收缩的多层次概率重建方法，获取生物组织表面光分布信息、网格节点坐标矩阵、网格内部四面体矩阵、网格内部四面体索引矩阵和系统矩阵作为输入进行重建；引入动态协方差可行域空间联合硬阈值收缩方法，克服了传统迭代算法只会缩小可行域区域的现象，避免单纯的空间缩小和节点删减，更加拟合光源整体空间，实现了光源在形态学上的高精度重建，针对多光源情形可以根据聚类结果各自进行可行域的运算。
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公开(公告)号：CN116211255A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310242586.1
申请日：2023-03-14
申请人： 西北大学
IPC分类号： A61B5/00
摘要： 本发明属于光学分子影像技术领域，公开了一种荧光分子断层成像重建方法、系统、介质、设备及终端，利用XCT成像系统获取成像目标的解剖学结构信息和光学特异性参数，采集测量数据；构建表面荧光数据与成像目标内部光源分布的线性关系；计算生物发光源在器官水平上的平均强度和概率分布，选定概率最大的器官作为感兴趣的结构区域；根据有限元理论建立生物发光源测量数据与体内生物发光源分布的低维线性关系，利用重建算法基于解剖学结构信息对荧光目标进行重建。本发明利用结构先验实现荧光信号的能量统计分布和生物体内结构信息的精密结合，有效降低FMT逆问题的病态性和不适定性，在定位精度、重建效率和形态恢复能力等方面都有所改善。
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公开(公告)号：CN109872353B
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN201910007194.0
申请日：2019-01-04
申请人： 西北大学
IPC分类号： G06T7/33
摘要： 本发明属于图像数据处理技术领域，公开了一种基于改进迭代最近点算法的白光数据与CT数据配准方法；对采集的CT数据、白光数据、荧光数据进行预处理；然后对CT数据进行重建以及分割，对CT数据进行表面提取与剖分得到体表数据；采用改进的基于体素的方法进行小鼠3D表面网格化重建；采用基于双向距离比例改进的ICP算法对3D CT数据和3D白光数据进行配准；进行多幅荧光信息融合与3D表面荧光光通量重建，以实现CT数据和光学数据的融合。本发明不仅能提高白光数据与CT数据的配准精度，提高了配准速度，有利于光学逆向重建，同时有利于医学诊断中的观测判断，虚拟手术中的预测模拟和临床教学中的培训实践，给使用者带来方便。
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公开(公告)号：CN115607108A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211207887.2
申请日：2022-09-30
申请人： 西北大学
IPC分类号： A61B5/00
摘要： 一种基于表面测量信号盲源分离的多目标重建方法，步骤一：基于光传输模型和有限元理论，将重建荧光目标的结构信息和光学特征参数作为先验信息，对多目标测量信号产生的物理过程进行系统分析，说明其满足可进行盲源分离的条件。步骤二：通过多激发点激发，构建符合盲源分离条件的表面叠加测量信号。步骤三：采用盲源分离的方法构建分离矩阵，将叠加的测量信号分离为各目标在生物组织表面的源测量信号，建立各个源测量信号与体内光源分布之间的线性关系。步骤四：利用重建算法对每个目标分别进行重建，并将各个目标的重建结果放在一个坐标系中合并展示。该方法在提供准确的定位和形态恢复能力的同时保证了重建问题对参数和算法的鲁棒性，这是在有关癌症分期的预临床研究中利用光学分子技术进行多源重建的突破性工作。
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公开(公告)号：CN115153604A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210665286.X
申请日：2022-06-13
申请人： 西北大学
IPC分类号： A61B6/03
摘要： 本发明公开了一种基于不完全变量框架下残差引导的光源重建方法，包括以下步骤：(1)对光源的重建问题采用L1正则化求解，并给定一个较小的正则化参数初始值和最大迭代次数；(2)判断寻参迭代的终止条件；(3)将正则化参数带入不完全变量截断共轭梯度法中，并判断KKT等价条件残差是否出现振荡；(4)如果KKT等价条件残差出现振荡，则减小并输出正则化参数作为选择的最优正则化参数进行重建；否则增大正则化参数并将迭代次数加一转到步骤(2)。本发明在判断正则化参数是否合适的时候，只需要算法内部几次迭代就可以得到结果，有利于快速寻找合适的正则化参数；不需要手动调整，提高了算法应用的可行性和重建的结果质量。
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公开(公告)号：CN115137307A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202210665288.9
申请日：2022-06-13
申请人： 西北大学
IPC分类号： A61B5/00
摘要： 本发明公开了一种基于自适应近邻正交最小二乘算法的光源重建方法，其实现步骤如下：(1)获取测量数据；(2)归一化表面数据；(3)使用自适应近邻正交最小二乘算法进行重建，得到最优解；本发明适用于激发荧光分子断层成像以重建荧光源为目标的光学分子断层成像。基于本发明的重建采用自适应近邻正交最小二乘方法进行重建，引入自适应策略降低了重建问题的病态性，使用近邻策略选取最优支撑集，有效提高了荧光分子断层成像的重建质量和空间分辨率，在光学断层三维重建算法等领域有重要的应用价值。
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公开(公告)号：CN111887810A
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN202010724068.X
申请日：2020-07-24
申请人： 西北大学
摘要： 本发明公开了一种近红外二区共径离轴光学-CT双模态成像系统和方法，包括：共径激发模块、信号分离模块、光信号采集模块、CT图像采集模块和数据处理模块。本发明将近红外二区荧光成像与CT成像巧妙耦合在同一系统，近红外二区成像技术可以突破光学信号穿透深度，更好的实现肿瘤的早期检测，结合CT成像可以提供待检测生物体结构信息的优点，可以减小多模态成像在时域和空间中带来的扰动误差，同时获得白光数据，荧光数据，CT投影数据，降低实验难度，减小数据配准出现的误差。
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公开(公告)号：CN107374588B
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN201710647768.1
申请日：2017-08-01
申请人： 西北大学
摘要： 本发明公开了一种基于同步聚类的多光源荧光分子断层成像重建方法，利用光学特性参数与解剖结构信息作为先验知识，提高了重建结果的准确性与重建图像的质量；本发明鲁棒地自动分割重建图像，无需先验知道光源数目，聚类速度快，减少了计算时间复杂度，可提供聚类中心；而且充分利用FMT的空间坐标信息和荧光产额信息。
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公开(公告)号：CN110580268A
公开(公告)日：2019-12-17
申请号：CN201910715438.0
申请日：2019-08-05
申请人： 西北大学
摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的信用评分集成分类系统和方法，系统包括，数据获取及预处理单元用于获取信用数据集，并进行数据预处理得到样本数据集，将样本数据集分为样本训练集和样本测试集；集成分类训练单元用于将样本训练集分别通过RNN子单元、LR子单元和XGBoost子单元进行训练，获得样本测试集分别通过每个子单元得到的预测信用概率；投票单元用于对集成分类训练单元获得的三个预测信用概率进行多数投票，若两个或以上的预测信用概率高于0.5则客户信用良好，否则客户信用不良。本发明将深度学习算法循环神经网络RNN应用到信用评分问题，将逻辑回归LR、极限梯度提升树XGBoost与循环神经网络RNN并行集成，兼顾模型的多样性和准确性，提高了模型的性能。
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公开(公告)号：CN109820479A
公开(公告)日：2019-05-31
申请号：CN201910014241.4
申请日：2019-01-08
申请人： 西北大学
IPC分类号： A61B5/00
摘要： 本发明属于光学分子成像技术领域，公开了一种荧光分子断层成像可行域优化方法；使用有限元计算软件对仿体进行四面体网格划分，建立表面测量值与内部荧光目标分布的线性关系；利用不完全变量截断共轭梯度法、共轭梯度最小二乘法求解系统方程，得到两组重建结果；根据三支决策理论划分出两组重建结果的正域，合并构成目标可行区，作为下一级重建的区域；再次使用不完全变量截断共轭梯度法、共轭梯度最小二乘法进行重建，得到改进后的最终结果。本发明采用两种不同的重建算法进行重建；提取出两组结果中的正域；在此区域内完成最终重建。本发明能够获取到准确的目标范围区域，有效缓解了问题的病态性，上述两种重建方法的图像质量均得到明显提升。
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