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US2020281478A1,2020.09.10US2010241012A1,2010.09.23fromVelocityEncodedMRAcquisitions.2k)與(i,j+1,k)之間的壓力梯度;Θi,j,k表示像素點(diǎn)(i,j,k)與(i,j,k+1)之間的壓力梯度,3p=r+(rnewT*rnew/roldT指令被處理器執(zhí)行實(shí)現(xiàn)任意一項(xiàng)權(quán)利要求1_18所所述處理器執(zhí)行計(jì)算機(jī)程序或指令執(zhí)行實(shí)現(xiàn)任意一項(xiàng)權(quán)利要求1_18所述的計(jì)算血流機(jī)程序或指令被處理器執(zhí)行實(shí)現(xiàn)任意一項(xiàng)權(quán)利要求1_18所述的計(jì)算血流4于輔助診斷疾病和重癥監(jiān)護(hù)等。在輔助診斷疾病時(shí)需在X射線下進(jìn)行實(shí)時(shí)掃描以引導(dǎo)導(dǎo)管或?qū)Ыz進(jìn)入目標(biāo)血管或心內(nèi)位置進(jìn)行直接壓力測量,此過程有創(chuàng)且具有一定的放射傷害,維相位對(duì)比磁共振血流成像技術(shù)(Four_DimensionalMagneticResonanceFlow來自4DFlowMRI提供的邊界條件不可避免的存在噪聲和誤差;另一種是基于加速度矢量5述梯度函數(shù)進(jìn)行迭代計(jì)算直至函數(shù)收斂得到6[0041]本發(fā)明的目的在于提供一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì),其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序或指[0043]1.提出一種創(chuàng)新設(shè)計(jì)的像素點(diǎn)壓力值與像素點(diǎn)間的壓力梯度的數(shù)學(xué)模型快速計(jì)[0045]3.相比現(xiàn)有4DFlowMRI基于速度[0046]4.使用一種創(chuàng)新設(shè)計(jì)的像素點(diǎn)壓力值與像素點(diǎn)間的壓力梯度的數(shù)學(xué)模型快速計(jì)[0047]5.比現(xiàn)有4DFlowMRI基于加速度矢7[0057]在一個(gè)實(shí)施例中,所述獲取患者M(jìn)RI加速度編碼圖像包括下列的一種或幾種:4D對(duì)比(PhaseContrast,PC)MRI來測量血液流動(dòng)的速[0060]3DFlowMRI(Three_[0061]4DFlowMRI(Four_Dimensiona8[0066](2)使用MRI4DFlow速度可對(duì)速度編碼圖像進(jìn)行差分計(jì)算法等其他數(shù)學(xué)方法進(jìn)行計(jì)算要用于解決大規(guī)模線性系統(tǒng),特別是那些由對(duì)稱正定矩陣表示的系統(tǒng)。共軛梯度法的核心思想在于尋找一系列共軛方向,沿著這些方向進(jìn)行搜索,以達(dá)到快速收斂的目的。這里的9述梯度函數(shù)進(jìn)行迭代計(jì)算直至函數(shù)收斂得到[0097]在一個(gè)具體實(shí)施例中,磁共振掃描后的圖像結(jié)果是包含幅值圖信息和相位圖信讀取加速度編碼圖像后對(duì)圖像中的幅值信息和相位信息進(jìn)行分別提取生成幅值圖和相位編碼圖像讀取到測量血流壓力軟件中,該軟件會(huì)對(duì)圖像進(jìn)行幅值圖像與相位圖像的分類,再與每個(gè)像素點(diǎn)的壓力梯度進(jìn)行點(diǎn)乘即可得到ROI區(qū)域的壓力梯度三維數(shù)據(jù)[0106]上述的數(shù)學(xué)模型種的第一項(xiàng):表示每個(gè)像素點(diǎn)壓大型線性方程組Ax=b或優(yōu)化二次型函數(shù)。以下是結(jié)合上述代碼詳細(xì)介紹共軛梯度法求解_Pi,j,k_Δi,j,k)+2(Pi,j,k_Pi_1,j,k_Δi_1,j,k)表示在x方向上,_2(Pi,j+1,k_Pi,j,k_Γi,j,k)+2(Pi,j,k_Pi,j_1,k_Γi,j_1,k)表示在y方向上,_2(Pi,j,k+1_Pi,j,k_程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)上述一種計(jì)算血流壓力的[0140
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