[发明专利]一种全自由度永磁体主动构建方法

说明书

本发明涉及一种全自由度永磁体主动构建方法，包括以下步骤：步骤1、选取永磁材料并制作磁块；步骤2、构建全自由度磁体几何模型；步骤3、确定由少量磁块组成的磁体初始状态；步骤4、构建磁场评价环境；步骤5、构建基于深度神经网络的磁块动作决策网络；步骤6、进行磁块动作决策网络与磁场评价环境的交互，将交互产生的经验保存到回放单元；步骤7、依据收敛的永磁体模型制造永磁体。本发明能够在同等重量条件下提升永磁体的磁场场强并优化磁场的均匀性。

技术领域

本发明属于信息与通信工程技术领域,涉及一种永磁体主动构建方法，尤其是一种全自由度永磁体主动构建方法。

背景技术

磁共振成像(Magnetic resonance imaging，MRI)具有零辐射暴露和良好的软组织成像对比度等优点，主磁体作为磁共振成像仪最基本的构件，其性能将直接影响磁共振图像的质量。

现有的主磁体主要分为超导电磁型和永磁型两种。超导电磁型主磁体能够实现场强高、均匀性好的磁场，从而获得相较于传统永磁型磁体质量更好的磁共振成像，是目前主流的市场选择，但是超导磁体造价高，且需要定期补充稀缺的液氦，维护费用较高，导致磁共振检测成本高昂，限制了磁共振设备的吞吐量。相比而言，永磁体一般采用稀土永磁材料制成，如我国储量丰富的钕铁硼，因此造价低廉，易于普及。此外永磁体还具有低耗能、维护费用低等优点。但受限于较差的均匀度，基于永磁体的磁共振通常成像质量较差，因此研究高均匀性的永磁体能够降低单台磁共振部署成本，提升社会面磁共振部署总数，从而提升磁共振检测的总体吞吐量，对日益严重的老龄化社会具有重要意义。

永磁体一般由多个永磁材料制成的磁块按照特殊设计的空间分布构成，磁块的空间分布决定了永磁体的均匀性，因此研究者一般通过对磁块空间排布优化的研究来提升永磁体的均匀性。目前研究者对永磁体磁块排布的优化通常基于遗传算法，每个磁块的角度都固定为Halbach型磁体的角度，因此算法仅能确定少量的参数，如某个位置磁块的型号。这类优化方法存在两个问题，首先遗传算法不涉及对磁场特征的提取，通常为磁块组合的随机试错，难以建模磁块间复杂的剩磁退磁效应以及每个磁块对总体磁场的影响；此外磁块的角度固定，限制了主磁体的理论性能上限。因此，虽然基于遗传算法的磁块排布优化已经在主磁体均匀性上取得了显著的突破，但仍有很大的提升空间。

经检索，未发现与本发明相同或相似的现有技术的专利文献。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提出一种全自由度永磁体主动构建方法,能够在同等重量条件下提升永磁体的磁场场强并优化磁场的均匀性。

本发明解决其现实问题是采取以下技术方案实现的：

一种全自由度永磁体主动构建方法，包括以下步骤：

步骤1、选取永磁材料并制作磁块；

步骤2、构建全自由度磁体几何模型；

步骤3、基于步骤2构建的全自由度磁体几何模型，确定由少量磁块组成的磁体初始状态，设定初始磁块为原始Halbach角度；

步骤4、在强化学习的框架下，构建磁场评价环境；

步骤5、构建基于深度神经网络的磁块动作决策网络，对磁体状态中的磁场状态及其对应磁块排布状态进行不同方式的特征提取与融合，最终实现磁体状态到Q值的精确映射；

步骤6、基于步骤4构建的磁体评价环境和步骤5构建的基于深度神经网络的磁块动作决策网络，依据步骤3预定的初始状态与设定的重量约束条件进行磁块动作决策网络与磁场评价环境的交互，将交互产生的经验保存到回放单元；

步骤7、将步骤6所得经验输入到步骤5所述磁块动作决策网络中，对磁块动作决策网络进行优化，依据收敛的永磁体模型制造永磁体；

而且，所述步骤1的具体方法为：