基于改進的Split Bregman算法的熒光分子三維重構研究
發(fā)布時間：2021-11-06 14:24
熒光分子層析成像技術最近發(fā)展非常迅速,并且被廣泛運用在醫(yī)學成像領域。該技術通過給生物蛋白標記同位素產生熒光分子蛋白,然后將這種熒光分子蛋白喂入需要觀察或者重構的生物體組織,然后通過使用文中三維重構算法對熒光蛋白分布進行模型重構,從細胞和分子水平上觀察生物組織的生理變化,從而診斷疾病。這為生物細胞的病理變化和醫(yī)學藥物的發(fā)展提供了重要的參考價值。熒光分子重構技術和常見的醫(yī)學成像技術相比,可以較早的發(fā)現(xiàn)病變組織。傳統(tǒng)的醫(yī)學影像診斷包括X射線、CT、MRI等,這些傳統(tǒng)的醫(yī)學影像處理技術本質上檢測的是生物體組織器官在發(fā)生病變或者分子水平改變之后的效應。在還沒有發(fā)生解剖學改變的疾病發(fā)生前,一種常見的實驗方法是在不同的時間殺死動物,然后獲取有關生物體的數據。這樣的做法存在很多問題,不僅個體差異不同,而且采集數據各個時間點不同。與傳統(tǒng)的方法比較,熒光分子層析成像技術通過對一組生物體進行跟蹤、采集數據,得到了準確性很高的數據,這不僅提高了實驗效率,而且減少了經費。本論文主要內容如下:（1）介紹了熒光分子成像技術和常見的三維重構算法的發(fā)展現(xiàn)狀。針對熒光分子重構技術的三維重構算法介紹常用的數學模型。介紹凸優(yōu)...
【文章來源】：山東工商學院山東省
【文章頁數】：59 頁
【學位級別】：碩士
【部分圖文】：
原始的三維重構模型
（a）預處理共軛梯度法 （b）高斯賽德爾迭代法圖 3.2 基于兩種不同迭代方式的改進的 Split Bregman 算法仿真實驗從圖 3.2 可以看出，在信噪比為 10dB，正則化參數 λ 和 μ 分別選擇 10 和 1 的下，兩種迭代方式所得到的重構效果沒有太大的區(qū)別。二者都能夠達到比較好果。但是從之前的表格可以看出，預處理共軛梯度法的重構時間比較少，對于模的數值求解，可以減少很多的時間消耗。.4 Split Bregman 改進算法的重構性能分析.4.1 Split Bregman 改進算法和原始算法的重構時間和性能比較文中選擇信噪比為 10dB 的三維重構的血管模型，正則化參數 λ 和 μ 分別選擇 1。觀察原始算法和改進算法對于 10dB 的仿真血管模型的重構性能比較。然后進行了 20 次實驗，分別記錄了兩種算法各項性能指標的平均值。由下表可見，改進算法在收斂時間上來說并不占優(yōu)勢，有些時候可能收斂時間長一點。
25(e)20dB 血管重構模型 (f)25dB 血管重構模型圖 3.4 Split Bregman 改進算法對于不同的信噪比模型的展示從上面的 5 張圖可以看出，Split Bregman 改進算法在不同的信噪比下的重構效不一樣的，在數據的信噪比很小的時候，也即是說數據中噪聲信號非常大的時候構的效果非常的不理想，然后當信號的噪聲非常小的時候，也即是信噪比很大候，比如上面的重構的信噪比是 25dB 的時候，重構效果非常的好。.5 常見的重構算法簡單介紹上面一小節(jié)主要根據之前原始的 Split Bregman 算法推導得出改進的算法，以進算法的一些性質和重構效果等。本小節(jié)主要的介紹兩種傳統(tǒng)的重構算法，分基于內點法的 l1ls 算法和 GPSR 重構算法。首先基于內點法的 l1ls 算法是將原目標函數轉化成對偶函數，然后通過對偶間隙的減小，逐漸迭代搜索得到原始
【參考文獻】：
期刊論文
[1]一種具有充分下降性的三項共軛梯度法[J]. 夏師,袁功林,王博朋,王曉亮. 數學的實踐與認識. 2018(23)
[2]區(qū)間凸二次規(guī)劃問題弱最優(yōu)解的判別[J]. 黃昊,李煒,夏夢雪. 杭州電子科技大學學報(自然科學版). 2018(06)
[3]求解大規(guī)模無約束優(yōu)化問題的一種新的PRP三項共軛梯度法[J]. 王松華,黎勇. 廣西民族大學學報(自然科學版). 2018(04)
[4]多目標凸優(yōu)化束方法子問題的對偶問題分析[J]. 沈潔,田淼,張俊男,胡盼. 吉林師范大學學報(自然科學版). 2018(02)
[5]采用內點法的基追蹤算法測井數據恢復[J]. 張江濤,夏克文,周巧,牛文佳. 科學技術與工程. 2018(09)
[6]自適應權重的GPSR壓縮感知重構算法[J]. 李昕藝,劉三陽,張朝輝. 浙江大學學報(理學版). 2018(02)
[7]基于對數障礙法的網絡流量管理算法[J]. 張洪,王俊杰,李牧澤,胡英,劉山,馮大峰,何珠. 成都大學學報(自然科學版). 2017(03)
[8]基于高斯-賽德爾迭代法及MATLAB軟件的電路方程組求解方法[J]. 裴志堅. 北京工業(yè)職業(yè)技術學院學報. 2017(03)
[9]基于全變分的圖像去噪算法[J]. 倪念勇,孫波. 數學理論與應用. 2017(02)
[10]基于Split Bregman算法的圖像處理[J]. 石國良. 中國傳媒大學學報(自然科學版). 2017(02)
博士論文
[1]向量優(yōu)化問題的解與對偶性[D]. 唐莉萍.上海大學 2015
本文編號：3479994
【文章來源】：山東工商學院山東省
【文章頁數】：59 頁
【學位級別】：碩士
【部分圖文】：
原始的三維重構模型
（a）預處理共軛梯度法 （b）高斯賽德爾迭代法圖 3.2 基于兩種不同迭代方式的改進的 Split Bregman 算法仿真實驗從圖 3.2 可以看出，在信噪比為 10dB，正則化參數 λ 和 μ 分別選擇 10 和 1 的下，兩種迭代方式所得到的重構效果沒有太大的區(qū)別。二者都能夠達到比較好果。但是從之前的表格可以看出，預處理共軛梯度法的重構時間比較少，對于模的數值求解，可以減少很多的時間消耗。.4 Split Bregman 改進算法的重構性能分析.4.1 Split Bregman 改進算法和原始算法的重構時間和性能比較文中選擇信噪比為 10dB 的三維重構的血管模型，正則化參數 λ 和 μ 分別選擇 1。觀察原始算法和改進算法對于 10dB 的仿真血管模型的重構性能比較。然后進行了 20 次實驗，分別記錄了兩種算法各項性能指標的平均值。由下表可見，改進算法在收斂時間上來說并不占優(yōu)勢，有些時候可能收斂時間長一點。
25(e)20dB 血管重構模型 (f)25dB 血管重構模型圖 3.4 Split Bregman 改進算法對于不同的信噪比模型的展示從上面的 5 張圖可以看出，Split Bregman 改進算法在不同的信噪比下的重構效不一樣的，在數據的信噪比很小的時候，也即是說數據中噪聲信號非常大的時候構的效果非常的不理想，然后當信號的噪聲非常小的時候，也即是信噪比很大候，比如上面的重構的信噪比是 25dB 的時候，重構效果非常的好。.5 常見的重構算法簡單介紹上面一小節(jié)主要根據之前原始的 Split Bregman 算法推導得出改進的算法，以進算法的一些性質和重構效果等。本小節(jié)主要的介紹兩種傳統(tǒng)的重構算法，分基于內點法的 l1ls 算法和 GPSR 重構算法。首先基于內點法的 l1ls 算法是將原目標函數轉化成對偶函數，然后通過對偶間隙的減小，逐漸迭代搜索得到原始
【參考文獻】：
期刊論文
[1]一種具有充分下降性的三項共軛梯度法[J]. 夏師,袁功林,王博朋,王曉亮. 數學的實踐與認識. 2018(23)
[2]區(qū)間凸二次規(guī)劃問題弱最優(yōu)解的判別[J]. 黃昊,李煒,夏夢雪. 杭州電子科技大學學報(自然科學版). 2018(06)
[3]求解大規(guī)模無約束優(yōu)化問題的一種新的PRP三項共軛梯度法[J]. 王松華,黎勇. 廣西民族大學學報(自然科學版). 2018(04)
[4]多目標凸優(yōu)化束方法子問題的對偶問題分析[J]. 沈潔,田淼,張俊男,胡盼. 吉林師范大學學報(自然科學版). 2018(02)
[5]采用內點法的基追蹤算法測井數據恢復[J]. 張江濤,夏克文,周巧,牛文佳. 科學技術與工程. 2018(09)
[6]自適應權重的GPSR壓縮感知重構算法[J]. 李昕藝,劉三陽,張朝輝. 浙江大學學報(理學版). 2018(02)
[7]基于對數障礙法的網絡流量管理算法[J]. 張洪,王俊杰,李牧澤,胡英,劉山,馮大峰,何珠. 成都大學學報(自然科學版). 2017(03)
[8]基于高斯-賽德爾迭代法及MATLAB軟件的電路方程組求解方法[J]. 裴志堅. 北京工業(yè)職業(yè)技術學院學報. 2017(03)
[9]基于全變分的圖像去噪算法[J]. 倪念勇,孫波. 數學理論與應用. 2017(02)
[10]基于Split Bregman算法的圖像處理[J]. 石國良. 中國傳媒大學學報(自然科學版). 2017(02)
博士論文
[1]向量優(yōu)化問題的解與對偶性[D]. 唐莉萍.上海大學 2015
本文編號：3479994
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