买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉西北大学申请的专利一种荧光分子断层成像快速重建方法、系统、设备及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114869229B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210397377.X，技术领域涉及：A61B5/00；该发明授权一种荧光分子断层成像快速重建方法、系统、设备及存储介质是由赵凤军;钟升;易黄建;马思豪;唐子坚;曹欣;何雪磊;郭红波;侯榆青;贺小伟设计研发完成，并于2022-04-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种荧光分子断层成像快速重建方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明属于分子影像技术领域，公开了一种荧光分子断层成像快速重建方法、系统、设备及存储介质，通过激发光源激发特异性荧光探针并利用数据采集系统获得生物组织表面光分布信息；基于光传输模型和有限元法构建表面光源分布与荧光目标的线性关系；将得到的线性关系转化为待求解的最优化问题；利用自适应快速迭代收缩阈值算法对最优化问题进行快速求解，展示结果完成重建。本发明采用多点激发，多角度测量，同时结合光传输模型与有限元方法建立测量数据与荧光目标的线性关系，并转化为最优化问题；于待求解的最优化问题，采用自适应快速迭代收缩阈值算法快速求解，在保证重建精度的同时，也加快了重建的速度；有效提高了荧光分子断层成像的效率。

本发明授权一种荧光分子断层成像快速重建方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种荧光分子断层成像快速重建方法，其特征在于，所述荧光分子断层成像快速重建方法根据采集到的光学数据，利用自适应快速迭代收缩阈值算法进行求解； 所述荧光分子断层成像快速重建方法包括： 第一步，通过激发光源激发特异性荧光探针并利用数据采集系统获得生物组织表面光分布信息； 第二步，基于光传输模型和有限元法构建表面光源分布与荧光目标的线性关系； 第三步，将得到的线性关系转化为待求解的最优化问题； 第四步，利用自适应快速迭代收缩阈值算法对最优化问题进行快速求解，展示结果完成重建； 所述第四步采用自适应快速迭代收缩阈值算法对模型进行加速求解，将写作fX，对于连续可微的函数f满足如下利普希茨连续条件： 其中，X表示需要重建的荧光目标；Φ表示表面测量的荧光分布信息；A为系统矩阵，Lf为利普希茨常数，引入近端算子，对于任意点Y，将极小化问题转化为如下问题： QLX，Y中有唯一的最小点： 根据迭代收缩阈值算法得如下的迭代步骤： xk＝pLxk-1； 其中利普希茨常数决定迭代的步长，在每次迭代过程中，应该满足近端梯度条件： 引入自适应搜索策略来提高利普希茨常数的精度，从而加速算法，所述自适应搜索策略包含以下步骤： 步骤一，结合每次迭代的梯度构造扩增因子ηk，当不满足近端梯度条件时，对利普希茨常数按如下式子进行扩增： dk为梯度算子，且 α′为使得Lk满足近端梯度条件时的最大值，即在每次回溯中以α′＝0.9*α′进行更新； 步骤二，判断前后两次迭代计算出的利普希茨常数是否发生变化，若未变化则利用如下公式对利普希茨常数进行缩减： Lk＝pk*Lk-1； 其中缩减因子pk定义为： 其中ηk为步骤一所得的扩增因子； 快速迭代收缩阈值算法利用Nesterov策略来加快收敛速度，即以包含tk+1与tk的辅助序列实现以xk与xk-1的特殊线性组合来得到下一步迭代点；引入自适应搜素策略后，本次迭代获得的利普希茨常数值可能小于上一步选取的利普希茨常数值，原有的辅助序列无法保证算法收敛，为了保证算法收敛性，满足如下不等式： 其中vk＝Fxk-Fx*,uk＝tkxk-tk-1xk-1-x*，x*为最优值点； 构造新的辅助序列引入新的序列后，算法的迭代步骤为：

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西北大学，其通讯地址为：710127 陕西省西安市太白北路229号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。