【摘要】：X射線(xiàn)發(fā)光斷層成像(XLCT)是一種可同時(shí)獲得解剖結(jié)構(gòu)和功能信息的新型分子影像技術(shù),在早期腫瘤檢測(cè)與放療方面具有重要應(yīng)用潛力,但由于測(cè)量信息少,成像模型復(fù)雜等原因,其斷層重建一直是挑戰(zhàn)性難題。本文采用非單調(diào)Barzilai-Borwein梯度(NBBG)算法來(lái)求解重建問(wèn)題目標(biāo)函數(shù)。每次迭代中,譜投影梯度方法近似為L(zhǎng)1范數(shù)約束的最小二乘問(wèn)題。Barzilai-Borwein梯度法獲得相應(yīng)的更新方向,提高算法的收斂速度。采用非單調(diào)性線(xiàn)性搜索策略構(gòu)建最優(yōu)步長(zhǎng),保證全局收斂性。通過(guò)將Barzilai-Borwein梯度法和非單調(diào)性搜索結(jié)合,在保證全局收斂的同時(shí),克服了選取精確步長(zhǎng)帶來(lái)較大計(jì)算量的缺點(diǎn)。數(shù)值仿真實(shí)驗(yàn)和物理實(shí)驗(yàn)得到的基于NBBG算法的單光原重建位置誤差分別為0.68和0.94mm,與分裂增廣拉格朗日收縮算法(SALSA)相比,本文方法在重建精度、魯棒性和重建效率等方面都獲得了較優(yōu)的結(jié)果。
[Abstract]:X-ray emission tomography (XLCT) is a new molecular imaging technology which can obtain anatomical structure and function information simultaneously. It has important application potential in early tumor detection and radiotherapy. Because of the complexity of imaging model, fault reconstruction is always a challenging problem. In this paper, a nonmonotone Barzilai-Borwein gradient (NBBG) algorithm is used to solve the reconstruction problem. In each iteration, the spectral projection gradient method is approximately the least square problem with L1 norm constraint. The Barzilai-Borwein gradient method obtains the corresponding updating direction and improves the convergence speed of the algorithm. The non-monotonic linear search strategy is used to construct the optimal step size to ensure global convergence. By combining the Barzilai-Borwein gradient method with the non-monotonic search, the global convergence is guaranteed, and the shortcoming of choosing the accurate step size is overcome. The position errors of single light reconstruction based on NBBG algorithm obtained by numerical simulation and physical experiments are 0.68 and 0.94mm respectively. Compared with the split augmented Lagrangian shrinkage algorithm (SALSA), the reconstruction accuracy of this method is better than that of the original reconstruction method. Better results are obtained in terms of robustness and reconstruction efficiency.
【作者單位】： 西北大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(No.61372046,No.11571012,No.61640418) 中國(guó)博士后科學(xué)基金資助項(xiàng)目 陜西省科技計(jì)劃資助項(xiàng)目(No.2015KW-002) 陜西省自然科學(xué)研究計(jì)劃資助項(xiàng)目(No.2015JM6322) 陜西省教育廳基金資助項(xiàng)目(No.15JK1726);陜西省教育廳專(zhuān)項(xiàng)科研計(jì)劃資助項(xiàng)目(No.14JK1578,No.16JK1772) 西北大學(xué)自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(No.338020006,No.338050003);西北大學(xué)研究生創(chuàng)新項(xiàng)目(No.YZZ15096)
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41;O434.1

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本文編號(hào)：2302467