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申请/专利权人：昆明理工大学
摘要：本发明涉及基于先验参数和非支配排序的PET动力学参数估计多群体优化方法，利用双输入三房室模型对肝脏组织的代谢活动建模，并预先使用随机优化算法对真实TAC数据参数估计，得到先验的正常肝脏组织和肝细胞癌参数统计信息。创建两个使用这两种类别先验信息的子群，分别开始一定迭代次数的优化过程。优化的目标函数加上先验概率代表的生理学合理性目标的多目标优化。通过在群体优化算法中应用非支配排序来评估参数在多个目标上的价值，两个子群完成各自独立的多目标优化过程后，再依据均方根误差指标选择最佳拟合子群的结果。本发明能利用预先准备的参数先验信息，更准确地表征肝脏的灌注和代谢情况，得到更利于临床诊断的参数估计结果。
主权项：1.一种基于先验参数和非支配排序的PET动力学参数估计多群体优化方法，其特征在于：所述方法的具体步骤如下：Step1、利用先验的参数统计数据每个概率区间的统计概率，先验参数估计按照目标区域是正常肝脏还是肝细胞癌病灶分为两个样本，计算每个样本统计在每个概率区间的统计概率，最终构建每个样本类别的先验概率评分函数；Step2、分别创建两个群体A和B来进行群体优化，群体A使用正常肝脏样本的先验概率函数来进行群体初始化过程，群体B则使用肝细胞癌病灶样本的先验概率函数；Step3、两个群体分别分配各自类别的先验目标函数来构建多目标函数，群体A使用正常肝脏样本的先验概率函数创建多个子目标函数，再同拟合目标函数构建群体A的多目标优化问题，而群体B使用肝细胞癌病灶的先验概率函数构建子目标函数和多目标优化问题；Step4、两个群体各自进行迭代次数为n的多目标优化，使用基于非支配排序的多目标优化算法来完成多目标优化，迭代结束后，每个子群都得到一个参数解集合；Step5、统计两个子群得到的解集合在拟合目标上的均值，选择值较小的集合作为最终结果；Step6、在解集合中，选择在拟合目标上取值最小的解，取其值作为最终的参数估计结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 昆明理工大学 一种基于先验参数和非支配排序的PET动力学参数估计多群体优化方法
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