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龍圖騰網獲悉西北大學申請的專利一種熒光分子斷層成像快速重建方法、系統、設備及存儲介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114869229B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-19發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210397377.X，技術領域涉及：A61B5/00；該發明授權一種熒光分子斷層成像快速重建方法、系統、設備及存儲介質是由趙鳳軍;鐘升;易黃建;馬思豪;唐子堅;曹欣;何雪磊;郭紅波;侯榆青;賀小偉設計研發完成，并于2022-04-15向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種熒光分子斷層成像快速重建方法、系統、設備及存儲介質在說明書摘要公布了：本發明屬于分子影像技術領域，公開了一種熒光分子斷層成像快速重建方法、系統、設備及存儲介質，通過激發光源激發特異性熒光探針并利用數據采集系統獲得生物組織表面光分布信息；基于光傳輸模型和有限元法構建表面光源分布與熒光目標的線性關系；將得到的線性關系轉化為待求解的最優化問題；利用自適應快速迭代收縮閾值算法對最優化問題進行快速求解，展示結果完成重建。本發明采用多點激發，多角度測量，同時結合光傳輸模型與有限元方法建立測量數據與熒光目標的線性關系，并轉化為最優化問題；于待求解的最優化問題，采用自適應快速迭代收縮閾值算法快速求解，在保證重建精度的同時，也加快了重建的速度；有效提高了熒光分子斷層成像的效率。

本發明授權一種熒光分子斷層成像快速重建方法、系統、設備及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種熒光分子斷層成像快速重建方法，其特征在于，所述熒光分子斷層成像快速重建方法根據采集到的光學數據，利用自適應快速迭代收縮閾值算法進行求解； 所述熒光分子斷層成像快速重建方法包括： 第一步，通過激發光源激發特異性熒光探針并利用數據采集系統獲得生物組織表面光分布信息； 第二步，基于光傳輸模型和有限元法構建表面光源分布與熒光目標的線性關系； 第三步，將得到的線性關系轉化為待求解的最優化問題； 第四步，利用自適應快速迭代收縮閾值算法對最優化問題進行快速求解，展示結果完成重建； 所述第四步采用自適應快速迭代收縮閾值算法對模型進行加速求解，將寫作fX，對于連續可微的函數f滿足如下利普希茨連續條件： 其中，X表示需要重建的熒光目標；Φ表示表面測量的熒光分布信息；A為系統矩陣，Lf為利普希茨常數，引入近端算子，對于任意點Y，將極小化問題轉化為如下問題： QLX，Y中有唯一的最小點： 根據迭代收縮閾值算法得如下的迭代步驟： xk＝pLxk-1； 其中利普希茨常數決定迭代的步長，在每次迭代過程中，應該滿足近端梯度條件： 引入自適應搜索策略來提高利普希茨常數的精度，從而加速算法，所述自適應搜索策略包含以下步驟： 步驟一，結合每次迭代的梯度構造擴增因子ηk，當不滿足近端梯度條件時，對利普希茨常數按如下式子進行擴增： dk為梯度算子，且 α′為使得Lk滿足近端梯度條件時的最大值，即在每次回溯中以α′＝0.9*α′進行更新； 步驟二，判斷前后兩次迭代計算出的利普希茨常數是否發生變化，若未變化則利用如下公式對利普希茨常數進行縮減： Lk＝pk*Lk-1； 其中縮減因子pk定義為： 其中ηk為步驟一所得的擴增因子； 快速迭代收縮閾值算法利用Nesterov策略來加快收斂速度，即以包含tk+1與tk的輔助序列實現以xk與xk-1的特殊線性組合來得到下一步迭代點；引入自適應搜素策略后，本次迭代獲得的利普希茨常數值可能小于上一步選取的利普希茨常數值，原有的輔助序列無法保證算法收斂，為了保證算法收斂性，滿足如下不等式： 其中vk＝Fxk-Fx*,uk＝tkxk-tk-1xk-1-x*，x*為最優值點； 構造新的輔助序列引入新的序列后，算法的迭代步驟為：

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