面向单轴驱动场扫描器的多谐波 3D 脱卷积 (MH3D) 方法用于 MPI 图像的稳健高精度重建
数值分析
2025-10-02 v2 数值分析
摘要
目标：本工作引入一种新的磁粒子成像(MPI)重建框架，基于多谐波 3D 脱卷积(MH3D)的网格化轮廓，提供一种以模型为导向的 MPI 成像方法。方法：MH3D 使用更高谐波轮廓定义卷积前向模型，这些轮廓是由从滤波频域信号成分中形成的网格化图像。每个谐波轮廓均建模为与不同点扩散函数(PFS)的卷积，紧密近似为朗伯函数的导数，并包含接收灵敏度和网格 downsampling，以实现准确建模。我们还引入了实用的校准、相位校正和消除伪影的策略。主要结果：我们使用解析近似、数值仿真和实验体模拟数据验证了 MH3D 方法。MH3D 在秒级运行时间内实现高分辨率 3D 重建，提高了相对于常用 3 次谐波仅重建方法的图像质量，并在仿真和体模拟实验中实现了与通用基于模型的方法相当的图像质量和分辨率。意义：本工作提供了关于 MPI 信号结构的新的理论见解，揭示了此前单谐波或启发式方法中缺失的方法论和理论基础，从而支持以卓越计算效率实现准确和稳健的 3D 成像。
引用
@article{arxiv.2503.13802,
title = {Multi-Harmonic Gridded 3D Deconvolution (MH3D) for Robust and Accurate Image Reconstruction in MPI for Single Axis Drive Field Scanners},
author = {Toby Sanders and Justin J. Konkle and Erica E. Mason and Patrick W. Goodwill},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.13802},
year = {2025}
}