基于Lp范数的Split Bregman生物自发荧光迭代算法研究

发布时间：2017-06-28 05:18

  本文关键词：基于Lp范数的Split Bregman生物自发荧光迭代算法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：分子影像(Molecular imaging)技术是一门运用影像学手段,显示组织细胞水平、亚细胞水平特征的影像技术。它可以在活体状态下反映分子细胞水平变化,并在影像学方面对小动物生物学行为及特征进行定性和定量研究。光学分子影像中的生物自发荧光断层成像(Bioluminescence Tomography,BLT),通过特定探针特异性地标记靶点从而对病灶分布区域进行定位。BLT利用在生物体体表获得的荧光图像来重建荧光光源在生物体体内的分布,以反映生物细胞分子水平的变化,为肿瘤早期三维探测以及抗肿瘤药物的研发提供了理论依据。现有的BLT三维重建算法已经解决了部分精度和速度的问题,然而仍然存在很大的提高空间。本文提出的最优正则化方法,利用到了二维多角度生物自发荧光成像信息,引入了一种变分Split-Bregman的迭代方法结合传统小动物微型CT成像两种影像模态的优势,采用lp范数来约束重建的结果,避免了传统重建方法过平滑化的缺点。真实小鼠实验表明,利用微型CT成像采集光学信息与二维多角度生物自发荧光成像两种模态结合,从体表捕捉到了来自于皮下肿瘤的荧光信息和小鼠的三维解剖结构信息,不仅能够很好地重建出皮下肿瘤的轮廓,还能反应肿瘤与体内各器官的三维位置关系。同时,采用特定的迭代算法大幅提高了重建的精度、效率和鲁棒性等。结果表明,在早期微小皮下肿瘤的发现和定位上,本文算法重建速度比传统方法快2-3个数量级。
【关键词】：最优化方法 Split Bregman迭代 图像重建 自发荧光断层成像
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.41;R310
【目录】：

• 致谢5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-8
• 序言8-11
• 1 引言11-16
• 1.1 研究背景与意义12-13
• 1.2 研究现状与进展13-15
• 1.3 本文内容与组织结构15-16
• 2 生物自发荧光成像理论与方法16-28
• 2.1 分子影像技术概述16-20
• 2.2 生物自发荧光断层成像方法20-26
• 2.3 多模态融合的光学分子影像技术26-27
• 2.4 本章小结27-28
• 3 自发荧光成像前向和逆向模型28-40
• 3.1 光在生物体组织中的传输模型28-37
• 3.1.1 前向问题研究29-33
• 3.1.2 辐射传输方程33-34
• 3.1.3 扩散近似方程34-37
• 3.2 基于有限元方法的扩散近似方程求解37-39
• 3.3 本章小结39-40
• 4 基于LP范数正则化的稀疏模型算法重建与实验结果40-50
• 4.1 基于SPLIT-BREGMAN迭代算法的光源重建40-47
• 4.1.1 基于非匀质小鼠模型的仿真实验42-45
• 4.1.2 真实小鼠皮下肿瘤实验45-47
• 4.2 实验验证与结果分析47-49
• 4.3 本章小结49-50
• 5 结论50-52
• 5.1 工作总结50-51
• 5.2 未来展望51-52
• 参考文献52-54
• 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果54-56
• 学位论文数据集56

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