基于改进牛顿-拉夫逊算法的脑出血磁感应断层成像研究

来源：电子与信息学报杂志2023年第12期北京时间：

作者：曹弘贵, 叶波, 姜瑛, 罗思琦, 曹众楷, 欧阳俊林

单位：1.昆明理工大学信息工程与自动化学院 昆明 6505002.云南省人工智能重点实验室 昆明 650500

摘要：针对脑出血磁感应断层成像(MIT)中正问题模型过于简化、图像重建质量较低、算法收敛效率低、病变与背景间伪影较大、耗时较长等问题，该文提出一种用于脑出血MIT的改进牛顿-拉夫逊(NR)算法。将线性反投影(LBP)算法计算结果作为改进NR算法的迭代初值，在目标函数中加入自适应加速惩罚项和L2范数惩罚项，提高算法每一步迭代的效率，减少重建图像的伪影。引入投影算子P施加物理意义上的约束，提高收敛速度并改善成像质量。利用Comsol Multiphysics构建了包含头皮、颅骨、脑脊液和脑实质的真实3维颅脑模型。仿真计算了相位差检测值和灵敏度矩阵用于后续的图像重建。利用所提改进NR算法与5种图像重建算法分别对3个位置出血量分别为24 ml, 14 ml, 2 ml的脑出血进行磁感应断层成像。实验结果表明，所提算法相比其他5种算法重建图像的质量更高，成像时间平均只需NR算法的1/3。使用更少的迭代次数重建出更高质量的图像，并且能实现2 ml脑出血的图像重建，为脑出血的MIT检测提供一种新的有效算法。

关键词：脑出血, 磁感应断层成像, 有限元分析, 牛顿-拉夫逊算法, 图像重建

基金资助：国家自然科学基金(62203195)，云南省中青年学术和技术带头人后备人才项目(202305AC160062)，云南省大学生创新创业训练计划(2021106740015)