本发明涉及一种基于ESD特性和L曲线法的磁性纳米粒子重建方法,包括以下步骤:步骤S1:从测量的HDF5文件中读取系统矩阵S、测量电压信号u以及与频率相关参数,计算出频率数组;步骤S2:根据频率阈值对频率数组进行筛选,选出有用的频率分量;步骤S3:根据测量电压信号的ESD特性进行第二次频率分量筛选;从而减小系统矩阵的大小,加快重建速度;步骤S4:采用L曲线法求出最优正则化参数;步骤S5:采用kaczmarz迭代法求解Sc=u方程组,进而求出浓度分布,还原浓度分布图像。该方法有利于加快重建速度和有效减小重建图像的噪声

一种基于ESD特性和L曲线法的磁性纳米粒子重建方法，包括以下步骤：步骤S1：从测量的HDF5文件中读取系统矩阵S、测量电压信号u以及与频率相关参数，计算出频率数组；步骤S2：根据频率阈值对频率数组进行筛选，选出有用的频率分量；步骤S3：根据测量电压信号的ESD特性进行第二次频率分量筛选；从而减小系统矩阵的大小，加快重建速度；步骤S4：采用L曲线法求出最优正则化参数；步骤S5：采用kaczmarz迭代法求解Sc＝u方程组，进而求出浓度分布，还原浓度分布图像。

磁性纳米粒子成像技术是一种新兴的成像技术，具有高灵敏度、无背景干扰、快速动态成像、对人体基本无害等优点。它利用的是磁性纳米粒子在交变磁场下的非线性磁化响应，从而还原粒子浓度分布。

利用MPI接收线圈中接收到的电压信号，将其还原成粒子的浓度分布图像的过程被称为磁性纳米粒子重建。现在MPI图像重建主要有两种方法，分别为系统矩阵法和X-space法。系统矩阵法较为精确一点，因为其用校验好的系统矩阵对待检测的图像进行重构，可以准确的描述出系统特性。该方法利用频域信息构建浓度分布和测量信号之间的线性方程组，再对线性方程组进行求解。基于系统矩阵法的重建方法，首先获得测量信号的校准的系统矩阵，但是系统矩阵重建方法，因为需要校准获得系统矩阵，采集时间较长，且获得的SM数据量较大，所以计算的复杂度高，极大增加了图像重建的时间成本，对于重建的图像尽管进行了滤波，但是并未消除干净，所以图像还是会存在一定的噪声。

发明人：汤云东 刘术福州大学（Fuzhou University），简称福大，位于福建省福州市，创建于1958年，是国家“双一流”建设高校，国家“211工程”建设高校，国家教育部、国家国防科技工业局与福建省人民政府共建高校，福建省三所重点建设的高水平大学之一，福建省一流大学建设高校，入选国家建设高水平大学公派研究生项目、教育部首批“卓越工程师教育培养计划”高校、新工科研究与实践项目、数据中国“百校工程”项目、国家“111计划”、“高校国际化示范学院推进计划”、国家级大学生创新创业训练计划、全国首批深化创新创业教育改革示范高校、中国政府奖学金来华留学生接收院校、全国专业学位研究生教育综合改革试点单位、国家集成电路人才培养基地、首批高等学校科技成果转化和技术转移基地、高校国家知识产权信息服务中心。

有益效果：

1、本发明应用了测量信号的ESD特性，来选取更具有价值的频率分量，减小系统矩阵大小，有效的加快求解速度；

2、本发明引入L曲线法求解最优正则化参数，并将参数代入kaczmarz迭代法中求解线性方程组，尽可能减小了重建图像的噪声。

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