导读:本文包含了生物发光断层成像论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:生物光学,生物发光断层成像,子空间追踪,百分位阈值法
生物发光断层成像论文文献综述
方子叶,余景景[1]（2019）在《基于改进半阈值法的生物发光断层成像仿真》一文中研究指出提出将百分位半阈值匹配追踪法(PHTPA)应用于生物发光断层成像(BLT)这一光学分子成像模态领域。将BLT光源重建为一个L_(1/2)范数正则化问题,在迭代半阈值算法(HTA)的基础上,结合子空间跟踪和百分位阈值法对其求解。在数字鼠模型上设计多组仿真实验,对改进的半阈值算法进行有效性和收敛性的评估。仿真结果表明,与原有的HTA和迭代重赋权算法相比,PHTPA在不同光源设置下都能得到更为准确的重建结果。(本文来源于《光学学报》期刊2019年10期）
余景景,李启越,贺小伟[2]（2019）在《基于通用迭代收缩阈值算法的多光谱生物发光断层成像》一文中研究指出生物发光断层成像(bioluminescence tomography, BLT)是一种高灵敏非侵入式光学分子成像模态,但近红外光在生物组织中传输的复杂性及表面测量信息的有限性,对BLT光源重建算法提出了较高要求.本文提出了一种基于通用迭代收缩阈值(general iterative shrinkage and threshold,GIST)的BLT重建算法,采用非凸平滑剪切绝对偏差(smoothly clipped absolute deviation, SCAD)惩罚项,并通过迭代求解对非凸惩罚项有解析解的邻近算子问题来获得优化结果.此外,重建中也结合了多光谱测量和收缩可行域策略以降低逆问题的不适定性.为评估该算法的光源定位及多光源辨识能力,本文设计了多组仿真和物理仿体实验,并将GIST与几个典型稀疏重建算法进行了对比.实验结果表明GIST算法在不同光源深度和间隔距离的实验中在中心定位误差方面有较大优势.(本文来源于《中国科学:信息科学》期刊2019年06期）
余景景,相文彬[3]（2019）在《多光谱生物发光断层成像的光源形状重建》一文中研究指出生物发光断层成像(bioluminescence tomography,BLT)是一种利用生物体表面光强测量值重建内部光源分布的光学分子影像技术,为研究常用光传输模型对BLT重建光源形状的影响,该文在相同的模拟测量值条件下,对比研究了辐射传输方程的叁阶简化球谐近似(third-order simplified spherical harmonics,SP3)模型和扩散近似(diffusion approxima-tion,DA)模型对光源形状的拟合能力。此外,为了减小重建问题的不适定性,重建中结合了多光谱测量数据和稀疏正则化方法。数字鼠模型上的仿真实验结果表明,基于SP3模型的多光谱BLT重建方法,在不同深度下的不同尺寸的单、双光源重建中均可以更为准确地重建光源的中心位置和形状。(本文来源于《西北大学学报(自然科学版)》期刊2019年01期）
李启越[4]（2018）在《基于非凸稀疏重建的生物发光断层成像》一文中研究指出生物发光断层成像(BioluminescenceTomolography,BLT)是一种新兴的,非侵入性的光学分子影像模态,它可以通过注射底物荧光素让表达荧光素酶的标记物发光成为光源,采集生物体表面溢出的光子,利用重建算法可获得体内光源的叁维分布信息。BLT以图像的形式直观反映分子水平的生理或病理变化,在肿瘤早期检测,基因治疗,新药研发等方面应用前景较广。BLT是具有高不适定性的逆源问题,它的应用依赖于重建算法的研究。本文在辐射传输方程的扩散近似模型下,通过有限元方法建立表面测量数据与光源分布信息的线性关系,并利用光源的稀疏性分布特征,基于非凸正则化进行了一系列稀疏重建方法的探索,主要包括:(1)将L1/2范数正则化引入到BLT重建中,通过迭代加权近似将非凸L1/2范数正则化问题转换为一系列L1范数最小化问题求解,并应用基于同伦的L1算法进行快速求解。数字鼠模型上的单光源仿真结果表明,所应用的基于L1/2范数正则化的重建算法相比于其他叁种对比算法在定位误差方面表现更好,双光源仿真结果也展示出其在多光源分辨方面的优越性,加噪实验及光源放置于不同器官的仿真结果进一步验证了该算法的稳定性。(2)基于 SCAD(Smoothly Clipped Absolute Deviation)正则化应用一种非凸BLT重建模型,并采用通用迭代收缩阈值算法(General Iterative Shrinkage and Thresholding,GIST)进行求解,为降低BLT重建问题的不适定性,进一步改善重建结果,在仿真及仿体实验中,本文采用了多光谱测量,并结合了迭代收缩可行域策略。单光源和双光源仿真实验结果表明所应用的GIST重建算法相比于其他叁种对比算法在不同光源深度下都有更好的定位准确度及更优的多光源分辨能力。在CBCT/BLT成像系统上采集的仿体实验数据测试结果进一步验证了 GIST算法在光源定位准确性与算法稳定性方面的优势。(3)探索了一种基于混合非凸优化正则化算法(Hybrid Optimization algorithm for Non-convex Regularized problems,HONOR)在多光谱 BLT 重建中的应用。单光源仿真结果表明所应用的HONOR重建算法相比于GIST等对比算法有更好的定位准确性。双光源仿真结果则说明相比于GIST算法,HONOR算法在多光源分辨能力及重建图像质量上有进一步的改善。(本文来源于《陕西师范大学》期刊2018-06-01）
刘佳乐[5]（2018）在《基于非凸L_(1-2)正则化的生物发光断层成像》一文中研究指出生物发光断层成像(Bioluminescence tomography,BLT)是一种新型的光学成像模态,它利用在体表获得的光强信息来反演生物体内部光源(荧光标记靶目标)的分布信息,从而实现对生物体内部分子水平的生理或病理过程进行无创在体观测。它具有成本低廉、灵敏度高、无电离辐射等优点,在药物研发、肿瘤早期检测等预临床应用方面很有发展前景。生物发光断层成像是典型逆源问题,具有高度不适定性。此外,由于生物体表能获取到的测量信息非常有限,也增加了成像的难度。如何解决BLT逆问题的病态性以及如何快速高效的进行光源重建一直是研究的热点问题。为克服BLT的不适定性获得稳定的光源重建结果,本文主要研究基于正则化技术的重建方法。主要内容包括:(1)正则化参数的自动选择众所周知,正则化参数对正则化方法的求解结果有很大的影响,因此选择一个最优的正则化参数才能确保得到好的解。本文研究了叁种正则化参数自动选择方法:广义交叉验证法、L曲线法、U曲线法。将这叁种方法与经典的Tikhonov正则化方法和不完全变量截断共轭梯度法相结合解决光源重建的问题,设计数字鼠实验分别验证叁种方法在处理高不适定性BLT问题中的有效性。仿真实验表明:在BLT光源重建中,利用广义交叉验证法和L曲线法选取的正则化参数可以得到良好的光源重建,而利用U曲线法选取的正则化参数偏大,因此重建结果较差。(2)基于非凸L1-2正则化的BLT重建为进一步提高光源重建的精度,本文提出了一种基于非凸L1.2正则化的BLT重建方法,结合凸差分算法来求解最小化目标函数,在每一步迭代中采用带自适应惩罚项的交替方向乘子法高效求解,并结合L曲线法进行正则化参数选择。为验证此重建方法的定位能力和光源分辨能力,本文分别设计了多组数字鼠仿体上的单光源和双光源实验,并与几种典型的基于L1范数正则化的重建方法的进行了对比研究。仿真结果表明本文提出的方法可以进一步的提高重建的精度以及对双目标的分辨能力。(本文来源于《陕西师范大学》期刊2018-05-01）
黄俊龙[6]（2018）在《基于多级自适应有限元方法的生物发光断层成像研究》一文中研究指出生物发光断层成像(BioluminescenceTomography,BLT)是光学分子影像的一种重要成像模态,通过生物体表面测量到的光子通量,重建出生物体内部荧光光源的叁维分布,从而反应出生物体内部的病理特征。仅根据生物体表面有限的测量数据来重建光源的叁维分布是一个高度病态、不适定的逆问题。经过多年的研究,研究者们提出了基于有限元方法(Finite Element Method,FEM)的数值解法,但难以获得高分辨率高准确度地重建结果。近年来,研究者们在FEM的基础上提出了一系列多级自适应有限元方法(Multilevel Adaptive Finite Element Method,MAFEM),显着提高了重建光源的质量,但在重建时经常采用手动设置能量阈值的方法来确定可行区域,存在着过多的人工干预,导致重建光源的位置偏离真实光源,光源定位误差过大。为了解决MAFEM存在过多人工干预,导致光源定位不准确的问题,本人在MAFEM的基础上,提出了一种结合可行域收缩的多级自适应有限元方法的BLT重建框架(Permissible Region Shrinking—Multilevel Adaptive Finite Element Method,PRS-MAFEM)。该框架将可行区域收缩策略引入MAFEM的重建过程中,通过迭代收缩自动确定光源可行区域,减少了人工干预,在有限的测量数据下,实现了准确的光源重建。为了验证该重建框架的有效性,在数字鼠躯干模型上设计了单光源和双光源仿真实验,结果表明,PRS-MAFEM能显着提高重建光源的定位精度与重建能量密度。为了进一步探究PRS-MAFEM在BLT中所具有的优良性质,进行了PRS-MAFEM对重建算法参数敏感性以及对多种重建算法适用性的研究,仿真实验结果表明,该框架对重建算法参数较为敏感,但在选择适合参数的情况下,对多种不同重建算法都能够获得较好的重建结果,在BLT中有一定的适用性。(本文来源于《陕西师范大学》期刊2018-05-01）
黄俊龙,余景景[7]（2018）在《基于多级自适应有限元方法的生物发光断层成像》一文中研究指出生物发光断层成像(BLT)是利用生物体表面光强信息,重建出荧光光源在生物体内叁维分布的一种新兴光学分子影像技术。由于生物体表面的测量信息有限,并且生物体内组织结构复杂,BLT的光源重建有着严重的病态性。为提高光源重建质量,提出了一种结合可行域收缩策略的多级自适应有限元光源重建方法。为了评估该方法的光源定位能力和能量密度定量能力,在数字鼠模型上分别设计了单光源和双光源实验。结果表明,本文方法可以显着提高光源的定位精度和能量密度。(本文来源于《中国激光》期刊2018年06期）
余景景,刘佳乐[8]（2018）在《基于非凸L_(1-2)正则化的生物发光断层成像仿真研究》一文中研究指出生物发光断层成像(BLT)是一种低成本、高灵敏、具有巨大潜力的光学分子成像模态,高效稳定的重建算法是将其推向实用的关键。为克服BLT重建的高不适定性,提出了基于非凸L_(1-2)正则化的重建方法,采用凸差分算法来解决非凸泛函最小化问题,在每一步迭代中采用带自适应惩罚项的交替方向乘子法高效求解。为评估该方法的有效性和稳健性,设计了单光源和双光源数字鼠仿体实验,并与3个典型的重建算法进行对比,仿真实验结果表明,所提L_(1-2)正则化方法在不同光源设置下都得到了最准确的光源定位。(本文来源于《中国激光》期刊2018年04期）
田晶[9]（2017）在《基于迭代支撑集检测的生物发光断层成像稀疏重建》一文中研究指出生物发光断层成像(Bioluminescence tomography,BLT)是一种新型的高灵敏、高特异性的光学分子影像技术,利用探测到的生物体表光强来重建发光光源在生物体内的叁维分布。它能够在分子水平上对生物体组织内的生理和病理变化进行动态监控,能够应用于肿瘤组织生长转移等的长程观测、细胞病变检测和药物研发等领域。光在生物组织内传输的复杂性和表面光分布测量数据的有限性等原因,使得BLT光源重建这个不适定逆问题面临巨大挑战。成像算法成为BLT技术应用于预临床研究的关键。为了在有限的测量下得到更稳定、更精确的重建,本文采用辐射传输方程(Radiative Transport Equation,RTE)模型的一阶扩散近似(Diffusion Approximation,DA)模型来来描述光在生物体组织中的传播,并结合BLT应用中光源稀疏分布的特征,将光源重建问题首先转化为一个L1范数最小化问题,并基于截断基追踪(Truncated Basis Pursuit,Truncated BP)模型,提出一种基于阂值迭代支撑集检测(Iterative Support Detection,ISD)的光源重建算法,在较少的测量数据的情况下,实现生物发光光源的准确、快速、稳定重建。单光源仿真实验分别探究了不同器官,噪声,阂值参数等对重建的影响,而双光源实验中主要探究了算法对于距离不同的光源的分辨能力。结果表明ISD对于不同光参和噪声条件下表现均较稳定,而阂值参数对于重建结果有一定的影响,双光源条件下在不同距离目标下也均能较好的重建出光源目标。为进一步验证ISD算法的有效性,将ISD与五种典型BLT重建算法进行了对比研究,它们分别是Tikhonov正则化算法,基追踪(Basis Pursuit)算法,迭代加权最小二乘(Iterative reweighted least-squares,IRLS)算法,不完全变量截断的共轭梯度(Incomplete variables truncated conjugate gradient,IVTCG)算法和分段正交匹配追踪(Stagewise orthogonal matching pursuit,StOMP)算法。仿真实验表明,本文采用的ISD算法在单光源和双光源中均可以实现准确的重建,相对于五种典型的BLT重建算法,本文方法光源定位能力较出色,时间代价也较低。(本文来源于《陕西师范大学》期刊2017-06-01）
金明阳[10]（2017）在《生物发光断层成像中GPU加速及SDCA-ADMM优化重建算法的研究》一文中研究指出生物发光断层成像(BLT)是通过荧光测量值对生物组织发光源进行重建,得到发光源的叁维分布。BLT包括前向问题和逆问题两部分,在BLT前向问题中,需要解决的主要问题是光传输方式的精确建模以及快速求解。在几种光传输模型中,SPN模型实用性越来越高。但是在SPN模型中,由于N的上升,导致该模型的求解计算速度不断降低。而在逆问题过程中,由于使用大规模荧光数据有助于提高重建质量,但同时也会消耗大量的计算时间,因此针对大规模数据,需要进行快速重建方面的研究。本文分别对BLT前向的SPN模型中计算代价和后向问题中重建速度两方面进行了探索。主要工作包括:1)基于GPU的BLT前向问题的并行加速求解策略和实现。在有限元方法下,对BLT前向过程进行计算时间分析可得,刚度矩阵生成和线性方程组求解两部分在整个前向过程中耗时最高,且这两部分都非常适合并行化处理,因此将SPN模型作为光传输模型,结合GPU的并行处理能力提出一种基于GPU/CPU双平台的BLT前向问题加速策略。将前向过程分解成刚度矩阵生成、线性方程组求解、数据交换和条件判断四部分,其中将前两部分传输给GPU端进行加速运算,而后两部分交给CPU执行。数字鼠仿真实验验证了在本策略下,针对不同网格数量下的SP5模型的BLT前向整体加速比最高能达到20倍左右。2)针对大规模数据导致BLT重建耗时大的问题,提出了一种基于交替方向乘子法(ADMM)结合随机对偶坐标下降方法(SDCA)的BLT重建算法。通过SDCA方法随机选取某一坐标系方向将目标函数分解成多个子函数,使每个坐标下都有对应的子函数,然后再计算每个子函数的最优解,然后在迭代过程中按照最优解与真实值之间的接近程度依次选取对应坐标下的子函数,减少无关数据在迭代过程中的使用率,提升收敛速度,实现快速重建目的。数字鼠仿体实验和真实老鼠实验验证了在保证BLT重建图像精度的同时,重建速度提高了5倍左右。(本文来源于《西北大学》期刊2017-06-01）
生物发光断层成像论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
生物发光断层成像(bioluminescence tomography, BLT)是一种高灵敏非侵入式光学分子成像模态,但近红外光在生物组织中传输的复杂性及表面测量信息的有限性,对BLT光源重建算法提出了较高要求.本文提出了一种基于通用迭代收缩阈值(general iterative shrinkage and threshold,GIST)的BLT重建算法,采用非凸平滑剪切绝对偏差(smoothly clipped absolute deviation, SCAD)惩罚项,并通过迭代求解对非凸惩罚项有解析解的邻近算子问题来获得优化结果.此外,重建中也结合了多光谱测量和收缩可行域策略以降低逆问题的不适定性.为评估该算法的光源定位及多光源辨识能力,本文设计了多组仿真和物理仿体实验,并将GIST与几个典型稀疏重建算法进行了对比.实验结果表明GIST算法在不同光源深度和间隔距离的实验中在中心定位误差方面有较大优势.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
生物发光断层成像论文参考文献
[1].方子叶,余景景.基于改进半阈值法的生物发光断层成像仿真[J].光学学报.2019
[2].余景景,李启越,贺小伟.基于通用迭代收缩阈值算法的多光谱生物发光断层成像[J].中国科学:信息科学.2019
[3].余景景,相文彬.多光谱生物发光断层成像的光源形状重建[J].西北大学学报(自然科学版).2019
[4].李启越.基于非凸稀疏重建的生物发光断层成像[D].陕西师范大学.2018
[5].刘佳乐.基于非凸L_(1-2)正则化的生物发光断层成像[D].陕西师范大学.2018
[6].黄俊龙.基于多级自适应有限元方法的生物发光断层成像研究[D].陕西师范大学.2018
[7].黄俊龙,余景景.基于多级自适应有限元方法的生物发光断层成像[J].中国激光.2018
[8].余景景,刘佳乐.基于非凸L_(1-2)正则化的生物发光断层成像仿真研究[J].中国激光.2018
[9].田晶.基于迭代支撑集检测的生物发光断层成像稀疏重建[D].陕西师范大学.2017
[10].金明阳.生物发光断层成像中GPU加速及SDCA-ADMM优化重建算法的研究[D].西北大学.2017