面向多投影數據的熒光分子斷層成像快速重建方法研究.pdf

1、熒光分子斷層成像作為一種重要的分子成像模態(tài)，在腫瘤檢測、疾病治療和藥物研發(fā)方面得到了廣泛應用。但由于光的強散射特性以及測量數據的不足，使得重建問題具有嚴重的病態(tài)性。為降低重建的病態(tài)性，得到魯棒的重建結果，研究者通常采集多個投影角度的熒光數據進行重建。大規(guī)模的投影數據給重建帶來了復雜的矩陣運算，使得計算復雜、耗時。本文圍繞重建精度和重建效率，從矩陣維數約減的角度出發(fā)開展FMT重建算法研究。具體內容如下:
　　采用多角度投影的數據進行

2、重建需要較大的計算內存和耗費較長的計算時間。本文采用滿足正交投影變換原理的主成分分析將原本繁瑣復雜的數據集線性變換到維數相對較小的數據集上，然后利用降維后規(guī)模較小的數據集并且結合稀疏正則化算法進行重建。實驗結果表明經過降維后重建時間縮短數10倍。
　　基于流形學習和壓縮感知理論，本文提出了結合局部保留投影和稀疏正則化的重建方法，該方法利用局部保留投影將表面熒光數據進行局部的線性特征抽取，得到的局部數據可以較為完整的包含整個數據的全

3、局特征同時也很好的保留了原有數據的非線性結構。因為重建使用了規(guī)模較小的局部數據，所以加快了重建速度，同時還改善了目標的重建精度和聚集性。實驗結果表明本方法在減少重建時間的同時還能改善目標的定位精度，具有很強的魯棒性。
　　提出基于線性近似回歸和對偶增廣拉格朗日的熒光分子斷層成像。線性近似回歸方法可以有效解決大規(guī)模矩陣特征提取，將原始的多投影數據進行處理得到新的子空間數據，然后采用基于對偶問題稀疏重建的增廣拉格朗日方法進行三維重建得