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基于小支撐集的隨機(jī)增強(qiáng)自適應(yīng)算法的腦膠質(zhì)瘤雙模態(tài)

發(fā)布時(shí)間:2020-10-23 10:11
   CT模態(tài)和光學(xué)分子模態(tài)的融合,能在病情早期檢測(cè)出生物體內(nèi)部深層的腦膠質(zhì)瘤,可對(duì)腫瘤進(jìn)行精確的定位和定量分析。但腦膠質(zhì)瘤的雙模態(tài)三維斷層重建是一個(gè)病態(tài)問題,且其有著嚴(yán)重的不適定性。本文使用基于小支撐集的隨機(jī)增強(qiáng)自適應(yīng)算法對(duì)腦膠質(zhì)瘤進(jìn)行了雙模態(tài)影像重建,并將其應(yīng)用到醫(yī)學(xué)研究當(dāng)中。本文的主要工作如下:提出了一種基于小支撐集的隨機(jī)增強(qiáng)自適應(yīng)算法來進(jìn)行熒光光源重建。基于小支撐集的隨機(jī)增強(qiáng)自適應(yīng)算法是一種貪婪追蹤算法,通過隨機(jī)策略選擇不相關(guān)的原子,并對(duì)屬于上一次迭代過程支撐集中的新加入的元素進(jìn)行事先舍棄,提升了算法的收斂性。一個(gè)非勻質(zhì)仿體模型被用來驗(yàn)證所提算法在生物自發(fā)熒光斷層重建上的可行性。所提出的算法能有效地區(qū)分來自背景的熒光信號(hào),在重建效率方面比改進(jìn)前的隨機(jī)增強(qiáng)自適應(yīng)算法提升了一倍;接著進(jìn)行了活體荷瘤小鼠雙模態(tài)數(shù)據(jù)的采集和預(yù)處理工作,然后運(yùn)用了基于小支撐集的隨機(jī)增強(qiáng)自適應(yīng)算法來進(jìn)行腫瘤重建。最后將光學(xué)分子影像三維斷層重建運(yùn)用到了實(shí)驗(yàn)研究中:基于多模態(tài)成像系統(tǒng)通過生物自發(fā)熒光斷層成像(BLT)評(píng)估了替莫唑胺對(duì)原位腦腫瘤的化療療效;并且進(jìn)行了基質(zhì)金屬蛋白酶激活的近紅外熒光成像實(shí)驗(yàn)和圖像引導(dǎo)的原位腦膠質(zhì)瘤切除術(shù)。
【學(xué)位單位】:蘇州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位年份】:2018
【中圖分類】:R739.4;TP391.41
【部分圖文】:

模型圖,非勻質(zhì),模型,球心


.01)、(0.006,0,-0.01)、(0.008,0,-0.01)、(0.004,0,-0.006,-0.01)、(0.006,-0.006,-0.01)、(-0.006,0,0.01)、(-、(-0.004,0,0.01)、(-0.006,0.006,0.01)、(-0.006,--0.006,0,-0.01)、(-0.008,0,-0.01)、(-0.004,0,-00.006,-0.01)、(-0.006,-0.006,-0.01)。1 展示的是直徑為 20mm,高度為 20mm 的圓柱仿體繪制結(jié)果。熒光光2 毫米的球體來表示,且這三個(gè)球體的球心均位于 z=0 平面。第一個(gè)為(0.006,0.002,0),第二個(gè)球體的球心的坐標(biāo)為(-0.006,0.002,0的球心的坐標(biāo)為(0.006,-0.002,0.001),三個(gè)球的半徑均為 0.0限元法進(jìn)行求解,我們將整個(gè)仿體離散化為四面體網(wǎng)格,其前向模和最小元素尺寸的參數(shù)均設(shè)置為 0.0007mm,后向模型的最大元素尺寸的參數(shù)均設(shè)置為 0.0016mm。

心臟,肌肉,自發(fā)熒光,光子數(shù)


仿體的透明度設(shè)置為 80%。際應(yīng)用當(dāng)中,在使用 CCD 相機(jī)采集生物自發(fā)熒光信號(hào)時(shí)不可避免地引。由于采集光子數(shù)量很大,該噪聲服從高斯分布。在前向問題計(jì)算得光數(shù)據(jù)中加入了 5%的高斯噪聲,來更好地模擬實(shí)際的情況。

三維視圖,熒光,光源,自適應(yīng)算法


由圖中定性的分析可以得知,基于小支撐集的隨機(jī)增強(qiáng)自適應(yīng)算法和改進(jìn)前的隨增強(qiáng)自適應(yīng)算法重建結(jié)果相差不大,但他們兩種算法較 L1-IS 算法更能較好地重建熒光光源,有著較少的重建偽影。
【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前1條

1 LENG ChengCai;TIAN Jie;;Mathematical method in optical molecular imaging[J];Science China(Information Sciences);2015年03期


相關(guān)碩士學(xué)位論文 前1條

1 胡熠昉;基于Lp范數(shù)的Split Bregman生物自發(fā)熒光迭代算法研究[D];北京交通大學(xué);2016年



本文編號(hào):2852895

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