【摘 要】
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感应式磁声磁粒子浓度成像（MACT-MI）是一种高分辨率成像技术,但目前的研究还处于早期阶段,已经提出的逆问题算法存在重建边界奇异性、抗噪性能差等问题,使其难以应用于早期乳腺癌肿瘤识别。因此,为了进一步推进该成像逆问题算法研究,本文进行了如下研究:（1）构建了联系磁纳米粒子群（MNPs）浓度分布信息与超声信号的系统矩阵,并提出一种基于截断奇异值分解法（TSVD）的MNPs浓度重建算法。在COMSO
【基金项目】
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辽宁省自然科学基金支持的指导计划项目,“基于磁声耦合的磁性纳米粒子浓度成像新方法的研究（2019-ZD-0039）”； 辽宁省教育厅支持的基金项目,“饱和磁化状态下磁声磁粒子成像关键技术研究（LJ2020JCL003）”；
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感应式磁声磁粒子浓度成像（MACT-MI）是一种高分辨率成像技术,但目前的研究还处于早期阶段,已经提出的逆问题算法存在重建边界奇异性、抗噪性能差等问题,使其难以应用于早期乳腺癌肿瘤识别。因此,为了进一步推进该成像逆问题算法研究,本文进行了如下研究:（1）构建了联系磁纳米粒子群（MNPs）浓度分布信息与超声信号的系统矩阵,并提出一种基于截断奇异值分解法（TSVD）的MNPs浓度重建算法。在COMSOL中建立仿真模型,将磁场和声场仿真数据代入基于TSVD的逆问题算法中进行浓度重建。研究结果表明:根据系统矩阵并利用TSVD方法可以进行准确的MNPs浓度重建。（2）研究了奇异值数目、信噪比、粒子群半径对重建结果的影响。研究结果表明:本文提出的基于TSVD逆问题算法可以最大限度的利用超声信号,并对1mm小半径MNPs有较好的重建效果,在低信噪比条件下也能得到高分辨率重建图像,但是相关误差等数据并不理想。（3）为了降低计算复杂度,减小重建误差,提出利用修正的截断随机奇异值分解（MTRSVD）方法对系统矩阵进行求解,该方法用于求解文中大规模不适定问题效果良好。该论文有图29幅,表7个,参考文献69篇。
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