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龍圖騰網(wǎng)獲悉西北大學(xué)申請(qǐng)的專利一種基于不完全變量框架下殘差引導(dǎo)的光源重建方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN115153604B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-19發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202210665286.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：A61B6/03；該發(fā)明授權(quán)一種基于不完全變量框架下殘差引導(dǎo)的光源重建方法是由侯榆青;馬思豪;唐子堅(jiān);易黃建;趙鳳軍;曹欣;郭紅波;何雪磊;賀小偉設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-06-13向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于不完全變量框架下殘差引導(dǎo)的光源重建方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了一種基于不完全變量框架下殘差引導(dǎo)的光源重建方法，包括以下步驟：1對(duì)光源的重建問(wèn)題采用L1正則化求解，并給定一個(gè)較小的正則化參數(shù)初始值和最大迭代次數(shù)；2判斷尋參迭代的終止條件；3將正則化參數(shù)帶入不完全變量截?cái)喙曹椞荻确ㄖ校⑴袛郖KT等價(jià)條件殘差是否出現(xiàn)振蕩；4如果KKT等價(jià)條件殘差出現(xiàn)振蕩，則減小并輸出正則化參數(shù)作為選擇的最優(yōu)正則化參數(shù)進(jìn)行重建；否則增大正則化參數(shù)并將迭代次數(shù)加一轉(zhuǎn)到步驟2。本發(fā)明在判斷正則化參數(shù)是否合適的時(shí)候，只需要算法內(nèi)部幾次迭代就可以得到結(jié)果，有利于快速尋找合適的正則化參數(shù)；不需要手動(dòng)調(diào)整，提高了算法應(yīng)用的可行性和重建的結(jié)果質(zhì)量。

本發(fā)明授權(quán)一種基于不完全變量框架下殘差引導(dǎo)的光源重建方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于不完全變量框架下殘差引導(dǎo)的光源重建方法，其特征在于，包括以下步驟： S1：采用L1正則化求解光源的重建，給定正則化參數(shù)初始值τ0和最大迭代次數(shù)kmax； S2：判斷尋參迭代的終止條件，尋參迭代的次數(shù)不小于kmax時(shí)，輸出此時(shí)的正則化參數(shù)τ； S3：將當(dāng)前的正則化參數(shù)τ帶入不完全變量截?cái)喙曹椞荻确ㄖ校袛郖KT等價(jià)條件殘差是否出現(xiàn)振蕩；如果KKT等價(jià)條件殘差出現(xiàn)振蕩，則減小并輸出正則化參數(shù)作為選擇的最優(yōu)正則化參數(shù)進(jìn)行重建；否則增大正則化參數(shù)并將迭代次數(shù)加一轉(zhuǎn)到步驟S2； 所述的S3的實(shí)現(xiàn)過(guò)程是： 將當(dāng)前的正則化參數(shù)τ帶入到不完全變量截?cái)喙曹椞荻人惴ㄖ杏?jì)算； 其中γ為振蕩因子，z*是當(dāng)前迭代的解，表示為梯度，F(xiàn)為原問(wèn)題； 如果則認(rèn)為此時(shí)殘差緩慢下降；如果則認(rèn)為此時(shí)殘差下降出現(xiàn)了振蕩；k表示迭代次數(shù)； S4：最后采用不完全變量截?cái)喙曹椞荻确ㄇ蠼夥磫?wèn)題，并使用Tecplot展示光源重建結(jié)果的分布。

如需購(gòu)買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人西北大學(xué)，其通訊地址為：710069 陜西省西安市太白北路229號(hào)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。