基于自编码器的荧光分子断层成像快速重建

多激发点荧光分子断层成像(FMT)重建过程中生成的系统矩阵规模较大,导致计算复杂度高,重建时间长。为了加快重建速度并保证其准确性,基于人工神经网络理论,通过降低系统矩阵规模,提出了一种快速FMT重建方法。具体来说,采用的降维方法是自编码器,即一种典型的人工神经网络,训练数据为由系统矩阵和表面荧光测量值组成的矩阵,然后使用自编码器网络的编码部分得到原始矩阵在低维空间上的表示。为了测试所提方法的性能,设计了一系列数值模拟实验,包括非匀质圆柱体实验和数字鼠实验。实验结果表明,该方法能有效缩短重建时间,得到较高的重建精度。     

荧光分子断层成像正向问题的并行计算

针对荧光分子断层成像中相应于激发光和发射光的两个正向方程必须串行求解的实际情况,提出了一种可同时对两个扩散方程进行求解的并行算法。其思想是通过引入乘子矩阵对耦合方程进行解耦来实现并行计算,并利用有限元方法进行了二维数值模拟,将算法求解所得结果与基于串行方法,以Ralf B．Schulz等提出的并行算法所得到的数值模拟结果进行了综合比较。实验表明,该算法一方面适合于任何大小的斯托克斯频移条件,具有更广泛的适应性;另一方面提高了荧光分子断层成像正向问题的求解速度和精度,从而有利于整个荧光分子断层成像的快速精确求解。     

基于随机变量交替方向乘子法的荧光分子断层成像

增加测量信息可以有效降低荧光分子断层成像(FMT)重建的病态性,但随着数据增多,重建耗时也会显著增加。为了降低FMT重建的病态性和提升大规模数据集下的重建效率,结合对偶坐标下降法(DCA)和交替方向乘子法(ADMM)提出了一种改进的随机变量的交替方向乘子法重建优化方法。在原始ADMM方法的基础上,增加了一个随机更新规则,在每次迭代中只需要一个或者几个样本,就可加速收敛,使目标函数快速得到最优解,从而达到快速重建的效果。设计了数字鼠仿真实验和真实鼠实验,实验结果表明,所提方法在保证FMT重建图像精度的同时,显著提高了重建效率。     

基于局部保留投影的荧光分子断层成像快速重建

采用大规模荧光分子断层成像(FMT)投影数据进行重建需要消耗大量的计算内存,花费较长的计算时间.为降低FMT重建的病态性以及加快重建速度,基于流形学习和压缩感知理论,提出了结合局部保留投影(LPP)和稀疏正则化的重建方法,并对原始的多投影荧光数据进行重建.为评估该方法的重建效果和时间,分别设计了非匀质圆柱单、双目标仿真实验和真实小鼠实验.实验结果表明,在保证FMT重建图像精度和分辨率的同时将重建时间大幅度减少.     

基于非凸L_(1-2)正则子的锥束X射线发光断层成像

锥束X射线发光断层成像(CB-XLCT)是一种新型分子影像模态,对疾病的早期检测、靶向治疗以及药物研制等具有重要意义。然而,通过传统的压缩感知理论反演生物体内纳米目标的三维分布时,高维系统矩阵的强相关性会直接影响成像质量。基于非凸稀疏L_(1-2)正则子,将CB-XLCT的成像问题转化为一种新的稀疏重建模型。采用一种凸差分算法来解决非凸泛函最小化问题,在每一步凸差分子迭代中采用一种带自适应惩罚项的交替方向乘子法进行高效求解。设计了单目标数字鼠仿体、双目标数字鼠仿体以及真实在体老鼠实验验证提出算法的有效性和稳健性,并与五种常见正则子(L_(1/2),L_1,L_2,TV和L_0)进行对比和分析。实验结果表明,L_(1-2)正则子的成像性能最优,提出方法可以有效解决CB-XLCT的快速成像问题。     

快速估计荧光分子断层成像中单个荧光物的深度

荧光分子断层成像支持在体无创研究长时间跨度的分子事件,满足21世纪系统化地观测生命过程的要求。在其复杂且耗时的重建中,先验信息有助于加快重建速度,提高重建图像的质量。文章将求解荧光物的深度作为待优化问题,由单幅荧光图像直接快速地估计深度信息。首先根据生物组织内的扩散模型和外推边界条件,推导出生物体边界上两点处荧光强度的比值R_f。然后用粒子群优化算法,在吸收系数和散射系数的估计区间内,由最小化生物体边界上两点处模型值RM_f与测量值RT_f之间的差,估计出荧光物的深度。不同尺寸荧光物的两个仿体实验的结果表明,所提出的方法不需要网格剖分和重建,能快速简单地估计出单个类似于球体的荧光物的深度。     

自适应非凸稀疏正则化下自适应光学系统加性噪声的去除

自适应光学系统可以实时测量并校正波前信息,但是系统中大量的噪声严重影响了系统的探测精度.自适应光学系统中一般为加性噪声,本文提出一种全新的变分处理模型去除加性噪声,该模型采用自适应非凸正则项.非凸正则项在保持图像细节上较凸正则项具有更好的效果,能更好地保持点源目标的完整性.另外,根据不同区域的噪声水平自适应地构建正则化参数,使不同区域的像素点受到不同程度的噪声抑制,可以更好地保持目标的边缘细节.在算法实现上,为了解决非凸正则项收敛性较差的缺陷,采用分裂Bregman算法及增广拉格朗日对偶算法进行计算.实验及数值仿真结果都表明,该方法能够较好地去除系统中的加性噪声,且光斑信号保存得较为完整,处理后的质心探测精度及信噪比较高.     

基于非凸L_(1-2)正则子的锥束X射线发光断层成像EI北大核心CSCD

锥束X射线发光断层成像(CB-XLCT)是一种新型分子影像模态,对疾病的早期检测、靶向治疗以及药物研制等具有重要意义。然而,通过传统的压缩感知理论反演生物体内纳米目标的三维分布时,高维系统矩阵的强相关性会直接影响成像质量。基于非凸稀疏L_(1-2)正则子,将CB-XLCT的成像问题转化为一种新的稀疏重建模型。采用一种凸差分算法来解决非凸泛函最小化问题,在每一步凸差分子迭代中采用一种带自适应惩罚项的交替方向乘子法进行高效求解。设计了单目标数字鼠仿体、双目标数字鼠仿体以及真实在体老鼠实验验证提出算法的有效性和稳健性,并与五种常见正则子(L_(1/2),L_1,L_2,TV和L_0)进行对比和分析。实验结果表明,L_(1-2)正则子的成像性能最优,提出方法可以有效解决CB-XLCT的快速成像问题。     

基于非凸正则化项的合成孔径雷达图像分割新算法

合成孔径雷达图像中乘性噪音的存在使合成孔径雷达图像分割变得非常困难.针对这一难题,本文以提高分割准确度,保护图像的几何结构边缘和提高算法的鲁棒性为目的,提出了一种适用于处理合成孔径雷达图像分割的新模型.新模型结合合成孔径雷达图像的区域和边缘信息,首先通过引入非凸的正则化项,定义了能量泛函;然后极小化能量泛函,建立了水平集函数演化的偏微分方程;最后对水平集演化方程的数值求解,实现了对合成孔径雷达图像感兴趣区域的分割.分别采用仿真图像和实测合成孔径雷达图像对新模型进行验证,结果表明,新模型对合成孔径雷达图像具有很强的边缘定位能力,能使目标区域分割更完整.     

基于非凸正则化项的合成孔径雷达图像分割新算法

合成孔径雷达图像中乘性噪音的存在使合成孔径雷达图像分割变得非常困难.针对这一难题,本文以提高分割准确度,保护图像的几何结构边缘和提高算法的鲁棒性为目的,提出了一种适用于处理合成孔径雷达图像分割的新模型.新模型结合合成孔径雷达图像的区域和边缘信息,首先通过引入非凸的正则化项,定义了能量泛函;然后极小化能量泛函,建立了水平集函数演化的偏微分方程;最后对水平集演化方程的数值求解,实现了对合成孔径雷达图像感兴趣区域的分割.分别采用仿真图像和实测合成孔径雷达图像对新模型进行验证,结果表明,新模型对合成孔径雷达图像具有很强的边缘定位能力,能使目标区域分割更完整.     

基于稀疏贝叶斯学习的单视图增强型切伦科夫发光断层成像

为了增强切伦科夫荧光的强度,促进切伦科夫发光成像(CLI)技术的临床转化,在前期研究中提出了一种基于辐射发光颗粒(RLMPs)的增强型切伦科夫发光成像(ECLI)技术,并取得了显著的增强效果;为了将ECLI技术扩展到三维成像领域,提出一种新型单视图增强型切伦科夫发光断层成像(ECLT)重建方法;该方法仅使用一个角度的测量数据,采用结合可行区域迭代收缩策略的稀疏贝叶斯学习(SBL)重建算法求解逆问题;设计了非匀质圆柱仿真和物理仿体实验,以验证该方法的准确性和稳定性。结果表明,所提方法可以提高光源目标重建的精度和速率,具有良好的稳定性,能够有效缓解逆问题的不适定性。     

基于稀疏优化的计算机断层成像图像不完全角度重建综述

计算机断层成像(computed tomography,CT)技术在医学和工业无损检测中都具有非常广泛的应用,CT重建算法是其中的核心,而不完全角度重建问题则是实际应用中重建算法研究领域的一个热点和难点问题.近年来,随着稀疏优化理论与算法的飞速发展,基于稀疏优化的重建算法已经在不完全角度重建问题中得到了较广泛的应用,且表现出了良好的精度与速度性能.本文首先对稀疏优化的基本理论结论与常用算法进行了介绍;而后对稀疏优化理论在CT图像不完全角度重建中的应用进行归纳,分类介绍了其主要研究成果及稀疏优化所发挥的作用;最后对基于稀疏优化的不完全角度重建研究进行了展望.     

基于空间自适应非凸正则项全变差相干斑噪声抑制

全变差正则化方法是相干斑噪声抑制研究的热点.非凸正则项能够更好地保持图像的边缘、纹理细节信息;空间自适应正则化参数可以根据像素点所在的区域,合理地控制噪声抑制程度,从而提高噪声抑制效果.本文结合非凸正则项和空间自适应正则化参数提出了一种新的全变差相干斑噪声抑制模型,并且给出了一种模型求解的数值算法.数值试验结果表明该模型能够获得更好的相干斑噪声抑制效果.     

基于块稀疏贝叶斯的生物发光断层重建

生物发光断层成像(BLT)是一种非侵入、高灵敏度的光学分子影像技术,可以通过探测生物体表面的光信号重建出生物体内部光源的三维分布情况。由于光在组织中传播时,散射占据主导作用,导致BLT重建问题的病态性,给光源重建带来巨大的挑战。在BLT重建中,基于光源稀疏分布的特征,稀疏正则化方法相比于传统的L2范数正则化取得了显著进展。更进一步,由于生物发光光源的分布具有的空间聚集特征,利用该特征将有助于进一步提高BLT重建的准确性。相比于传统的针对求解域中所有未知量进行稀疏重建的算法,探索了利用块稀疏进行生物发光断层成像重建的可行性,首先通过对系统矩阵进行相关系数分析将求解域划分成一系列数据块,然后利用块稀疏贝叶斯算法对生物发光光源的分布进行三维重建。通过仿真实验与小鼠活体实验,并与传统稀疏重建算法L1-LS进行了比较,结果表明该方法可以有效缓解BLT重建问题的病态性,抑制噪声,并且可提高重建结果的准确性。     

基于稀疏优化的烟羽断层重建方法

烟羽断层重建一般使用两台光谱仪采集数据,属于典型的不完全角度重建.为了提高重建结果的稳定性和接近度,将压缩感知理论引入气体分布重建领域.提出了一种新的计算机层析算法——低三阶导数全变分法,用于重建电厂烟囱排放的SO_2截面的二维分布.使用低三阶导数模型模拟气体扩散,认为气体浓度对位置的三阶导数是稀疏的.将重建图像的全变分作为目标函数,并通过数值最优化方法求得气体浓度分布的最优解.数值模拟的结果表明,与传统的低三阶导数法相比,低三阶导数全变分法将接近度提高了80%以上.外场实验表明,重建图像的一致性相关因子达0.9023.低三阶导数全变分法能有效消除测量误差对图像重建的影响,提高重建图像的质量.     

基于变量分离近似稀疏重构和简化球谐近似的生物发光断层成像

生物发光断层成像(BLT)是一种非常有效的光学分子成像方式,在医学预临床研究中的有着广泛的研究。然而,BLT的核心问题即光源重建仍然存在着巨大的挑战:光在生物组织中的传输模型是否精确与重建问题不适定性都使得光源位置与密度的重建变得十分困难。为了准确高效地实现光源重建,在光传输模型的选择上,通过将扩散近似模型和高阶简化球谐近似模型(SPN)的结果与蒙特卡罗金标准进行比较,结果表明阶次(N)为3时的SP3模型描述光子在生物体的传输时能够最佳地兼顾精度和速度。基于SP3传输模型,结合光源在生物体内稀疏分布的特征,采用变量分离近似稀疏重构(SpaRSA)的方法来解决BLT的重建问题。为了验证提出方法的有效性,通过将数字鼠仿真和真实小鼠实验与典型的l1_ls方法对比表明在SP3模型下SpaRSA算法可行。     

活细胞内的单分子荧光成像方法

文章介绍近年来新发展的几种重要的活细胞内单分子荧光成像方法,如转盘式共聚焦显微术、全内反射荧光显微术、荧光共振能量转移技术等。通过介绍它们的原理、特点和在活细胞内单分子行为研究中的应用实例,展示了这些新方法在生命科学领域广阔的应用前景。     

结合低秩填充与流形正则的荧光分子重建

荧光分子断层成像技术的逆问题有严重的病态性,对噪声影响非常敏感,为提高荧光基团的重建精度,提出将低秩填充与流形正则模型结合的荧光分子断层重建方法,来抑制噪声对逆问题重建的影响。方法能利用更多的先验信息,在利用荧光基团能量分布的聚集性的基础上,还能够同时利用生物外表面荧光分布的低秩性。通过低秩填充算法对外表面观测矩阵进行抑噪处理,来利用外表面观测矩阵低秩性的先验信息;通过流形正则模型来利用重建光源聚集性的先验信息,最终实现逆问题重建的精度的改善。同时设计了多组数字鼠实验,结果表明结合低秩矩阵填充与流形正则模型的FMT逆问题的重建结果取得了明显的改善。     

全内反射荧光显微术应用于单分子荧光的纵向成像

利用这种显微术中激发场的纵向强度呈指数衰减的分布特性，测得的荧光强 度将强烈依赖渗透深度（强度衰减到1/e时的距离），从而快速直接的确定单分子荧光 团间的纵向间隔、每个荧光团的纵向绝对位置和荧光团的半径大小，即实现荧光分子三维分 布的重构.在整个重构的过程中，只需要改变一次入射角的大小，即只需探测两幅荧光分子 的全内反射成像. 关键词： 全内反射荧光显微术 纵向重构     

基于稀疏重构的尾波干涉成像方法

尾波干涉成像是利用尾波时延和扩散近似敏感核来反演散射介质中微小速度扰动空间分布的技术.该问题本质上是一个欠定问题,一般无确定解,导致其难以精确定位介质中微小波速变化的区域.为解决上述缺陷,本文利用速度扰动分布在空间上具有稀疏性的特点,提出了一种基于压缩感知理论中稀疏重构算法的尾波干涉成像方法.该方法可在散射介质中较准确地获取速度扰动的空间位置和范围,同时具有较高的计算效率.数值仿真和实验结果表明:相比于现有的线性最小二乘差分成像方法,无论是单个还是多个扰动区域,该方法均能更精确地进行定位成像,同时明显减少了计算时间.