[发明专利]一种基于物理神经网络的电特性断层成像方法

权利要求书

1.一种基于物理神经网络的电特性断层成像方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤(1)、根据射频场B，得到发射场B；

步骤(2)、利用数值方法求解所述步骤(1)得到的发射场B中每点在空间x轴、y轴和z轴上的一阶导数及二阶导数；

步骤(3)、构建全连接神经网络，并对麦克斯韦方程进行组合变换得到损失函数；

步骤(4)、使用发射场B、步骤(2)得到的一阶导数和二阶导数构成的数据集及步骤(3)得到的损失函数训练步骤(3)得到的全连接神经网络，得到训练后全连接神经网络，所述训练后全连接神经网络以空间任意一点的发射场B以及通过步骤(2)求出在该点的一阶导数为输入，所述训练后全连接神经网络的输出为该点的电容率及电导率，从而得到空间所有点的电容率及电导率。

2.根据权利要求1所述的基于物理神经网络的电特性断层成像方法，其特征在于：在所述步骤(1)中，射频场B是射频线圈产生，且B＝(B^x,B^y,B^z)，其中B^x为射频场在空间x轴上的分量，B^y为射频场在空间y轴上的分量，B^z为射频场在空间z轴上的分量，根据射频场B得到发射场B，存在

所述步骤(3)中，损失函数的获得方法步骤具体为：

步骤(3.1)、对麦克斯韦方程组进行组合变换，得到式(1)

其中ε_c＝ωε-iσ为复介电常数，i为虚数单位，ε为电容率，σ为电导率，ω为核磁共振设备对应的拉莫尔进动频率，μ为磁导率，为Nabla算子，为拉普拉斯算子；

步骤(3.2)、令B^z为0并对步骤(1.1)的式(1)进行分离和重组，得到MR-EPT的核心方程式(2)；

其中B_x为发射场B中在空间上x轴的一阶导数,B_y为发射场B中在空间上y轴的一阶导数,B_z为发射场B中在空间上z轴的一阶导数,ε_c,x为复介电常数在空间上x轴上的一阶导数，ε_c,y为复介电常数在空间上y轴上的一阶导数，PDE为偏微分方程符号；

步骤(3.3)、根据式(2)得到损失函数。

3.根据权利要求2所述的基于物理神经网络的电特性断层成像方法，其特征在于：所述损失函数由式(3)表示，

其中由式(4)表示，

其中由式(5)表示，

其中，α为平衡和的权重且α＞0，corr函数为计算电容率梯度和电导率梯度之间的相关性之间的互相关函数，由式(6)表示，

其中为X的均值，为Y的均值，N为计算点的个数，k为第k个点。