[00244261]一种基于扩散MRI微结构成像的最小核误差分析方法
交易价格：
面议
所属行业：
分析仪器
类型：
发明专利
技术成熟度：
正在研发
专利所属地：中国
专利号：CN201710251439.5
交易方式：
技术转让
技术转让
技术入股
联系人：
浙江工业大学
进入空间
所在地：浙江杭州市
- 服务承诺
- 产权明晰
-
资料保密
对所交付的所有资料进行保密
- 如实描述
技术详细介绍
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。
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。
