[发明专利]基于自注意力机制的MMPI混合信号分离方法

权利要求书

1.一种基于自注意力机制的MMPI混合信号分离方法，用于对包含n种SPIOs的时域混合信号进行分离，进而基于分离得到的n种单独的SPIOs时域电压信号进行MMPI成像，其特征在于，该方法包括以下步骤：

S100，构建待MMPI成像的生物体的生物病灶模型，并将包裹SPIOs的靶向分子探针注射到该生物病灶模型中；

S200，注射后，利用MPI设备对所述生物病灶模型进行信号采集，得到包含n种SPIOs的时域混合信号；其中，n表示预设数量；

S300，通过训练好的自注意力机制神经网络对所述时域混合信号进行分离，得到n种单独的SPIOs时域电压信号；

其中，所述自注意力机制神经网络包括时域编码器、信号分离器及时域解码器；

所述时域编码器，配置为将时域混合信号分为长度为L的r个序列片段u_i，然后通过一维卷积将其编码为D维向量表示即特征向量；

所述信号分离器，配置为将编码后的特征向量与其位置编码进行拼接，得到拼接后的向量；结合预设的掩码向量，通过双层的自注意力单元对拼接后的向量进行分离，得到n种磁粒子的源信号向量；

所述自注意单元包括多个注意力块；各注意力块基于依次连接的自注意力层、残差连接、层归一化、前馈神经网络、残差连接与层归一化构建；

所述时域解码器，配置为将所述源信号向量与时域混合信号被编码后的特征向量w¹相乘，并对相乘后的向量进行解码，得到n种单独的SPIOs时域电压信号；其中，

2.根据权利要求1所述的基于自注意力机制的MMPI混合信号分离方法，其特征在于，所述位置编码，其获取方法为：

PE(i，2j)＝sin(i/10000^2j/D)

PE(i，2j+1)＝cos(i/10000^2j/D)

其中，i表示u_i在时域混合信号u_mul中的相对位置，j表示u_i在U^T中对应的索引，PE()表示位置编码。

3.根据权利要求2所述的基于自注意力机制的MMPI混合信号分离方法，其特征在于，所述注意力块对输入的向量的处理过程为：

通过自注意力层对输入的向量不同部分之间相关性进行学习，学习过程为：

Q＝w²W_Q

K＝w²W_K

V＝w²W_V

其中，W_Q，W_K，W_V代表随机初始化矩阵，w²表示特征向量w¹与位置编码拼接后的向量，d_k表示Q，K，V三者的向量维度；

基于自注意力层学习后输出的向量，结合拼接后的向量，进行残差连接、层归一化处理，将处理后的向量，作为第一向量；

将所述第一向量，输入前馈神经网络，得到第二向量；

基于所述第二向量，结合所述第一向量，进行残差连接，层归一化处理，将处理后的向量作为自注意力块的输出。

4.根据权利要求3所述的基于自注意力机制的MMPI混合信号分离方法，其特征在于，结合预设的掩码向量，通过双层的自注意力单元对拼接后的向量进行分离，得到n种磁粒子的源信号向量，其方法为：

通过双层的自注意力单元对拼接后的向量进行处理，并将处理后的r个向量按顺序进行拼接，得到一维的混合信号向量表示；

将预设的n个掩码向量分别与混合信号向量表示相乘，得到n种磁粒子的源信号向量，即

b_q=w³.m_q

其中，m_q表示掩码向量，w³表示混合信号向量表示，b_q表示源信号向量。