【摘要】：X射線發(fā)光斷層成像(XLCT)是一種可同時獲得解剖結構和功能信息的新型分子影像技術,在早期腫瘤檢測與放療方面具有重要應用潛力,但由于測量信息少,成像模型復雜等原因,其斷層重建一直是挑戰(zhàn)性難題。本文采用非單調Barzilai-Borwein梯度(NBBG)算法來求解重建問題目標函數(shù)。每次迭代中,譜投影梯度方法近似為L1范數(shù)約束的最小二乘問題。Barzilai-Borwein梯度法獲得相應的更新方向,提高算法的收斂速度。采用非單調性線性搜索策略構建最優(yōu)步長,保證全局收斂性。通過將Barzilai-Borwein梯度法和非單調性搜索結合,在保證全局收斂的同時,克服了選取精確步長帶來較大計算量的缺點。數(shù)值仿真實驗和物理實驗得到的基于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】： 西北大學信息科學與技術學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(No.61372046,No.11571012,No.61640418) 中國博士后科學基金資助項目 陜西省科技計劃資助項目(No.2015KW-002) 陜西省自然科學研究計劃資助項目(No.2015JM6322) 陜西省教育廳基金資助項目(No.15JK1726);陜西省教育廳專項科研計劃資助項目(No.14JK1578,No.16JK1772) 西北大學自然科學基金資助項目(No.338020006,No.338050003);西北大學研究生創(chuàng)新項目(No.YZZ15096)
【分類號】：TP391.41;O434.1

【相似文獻】

相關期刊論文 前10條

1 黨亞崢;高巖;;解凸可行問題的新算法(英文)[J];工程數(shù)學學報;2013年02期

2 何要求;;球梯度算法及其收斂性[J];貴州工學院學報;1990年03期

3 趙建華;推廣梯度算法分析[J];黑龍江大學自然科學學報;1991年01期

4 徐迎軍;無約束最優(yōu)化問題的擾動梯度算法[J];煙臺師范學院學報(自然科學版);2001年03期

5 李輝;多場址問題的一個變尺度次梯度算法[J];安徽機電學院學報;1996年01期

6 王洪禮,李強,竺致文;梯度算法在轉子時變控制中的應用[J];天津大學學報;2003年02期

7 周威,金以慧;利用模糊次梯度算法求解拉格朗日松弛對偶問題[J];控制與決策;2004年11期

8 凌生智;一類非光滑方程的類梯度算法[J];長沙電力學院學報(自然科學版);2000年01期

9 熊凱;孟斌;王麗嬌;;時變參數(shù)辨識梯度算法穩(wěn)定性分析[J];空間控制技術與應用;2012年05期

10 費景高;尋找最優(yōu)控制的具有約束算子的梯度算法[J];計算數(shù)學;1984年01期

相關會議論文 前1條

1 蔡文瀾;王俊生;陶軍;徐惠斌;馬宏緒;;一種PEGASUS策略梯度算法的理論及應用[A];中國儀器儀表學會第九屆青年學術會議論文集[C];2007年

相關碩士學位論文 前10條

1 郭曉峰;優(yōu)化加權因子的自然梯度算法設計及研究[D];煙臺大學;2016年

2 劉莉紅;求解矩陣l_(2,1)范數(shù)極小化問題的譜梯度算法[D];河南大學;2013年

3 晏萍;變分不等式的超梯度算法及其改進算法[D];四川師范大學;2010年

4 牛善洲;大規(guī)模優(yōu)化與非線性方程組問題的多元譜梯度算法及其應用[D];贛南師范學院;2012年

5 趙新斌;一類帶有核范數(shù)的優(yōu)化問題的梯度算法[D];北京工業(yè)大學;2012年

6 嚴見磊;壓縮感知問題的自適應梯度算法研究[D];贛南師范學院;2014年

7 王秋雨;譜梯度算法在圖像壓縮傳感中的應用[D];河南大學;2012年

8 盛大寧;IMRT逆向計劃中的混合多目標梯度算法研究[D];合肥工業(yè)大學;2010年

9 譚駿;改進的自然梯度算法及在語音和圖像處理中的應用[D];湖南師范大學;2012年

10 梁爽;金融市場中波動率模型的統(tǒng)計推斷研究[D];吉林大學;2015年

，

本文編號：2302467