本文關(guān)鍵詞：基于Lp范數(shù)的Split Bregman生物自發(fā)熒光迭代算法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：分子影像(Molecular imaging)技術(shù)是一門運(yùn)用影像學(xué)手段,顯示組織細(xì)胞水平、亞細(xì)胞水平特征的影像技術(shù)。它可以在活體狀態(tài)下反映分子細(xì)胞水平變化,并在影像學(xué)方面對小動物生物學(xué)行為及特征進(jìn)行定性和定量研究。光學(xué)分子影像中的生物自發(fā)熒光斷層成像(Bioluminescence Tomography,BLT),通過特定探針特異性地標(biāo)記靶點(diǎn)從而對病灶分布區(qū)域進(jìn)行定位。BLT利用在生物體體表獲得的熒光圖像來重建熒光光源在生物體體內(nèi)的分布,以反映生物細(xì)胞分子水平的變化,為腫瘤早期三維探測以及抗腫瘤藥物的研發(fā)提供了理論依據(jù)�，F(xiàn)有的BLT三維重建算法已經(jīng)解決了部分精度和速度的問題,然而仍然存在很大的提高空間。本文提出的最優(yōu)正則化方法,利用到了二維多角度生物自發(fā)熒光成像信息,引入了一種變分Split-Bregman的迭代方法結(jié)合傳統(tǒng)小動物微型CT成像兩種影像模態(tài)的優(yōu)勢,采用lp范數(shù)來約束重建的結(jié)果,避免了傳統(tǒng)重建方法過平滑化的缺點(diǎn)。真實(shí)小鼠實(shí)驗(yàn)表明,利用微型CT成像采集光學(xué)信息與二維多角度生物自發(fā)熒光成像兩種模態(tài)結(jié)合,從體表捕捉到了來自于皮下腫瘤的熒光信息和小鼠的三維解剖結(jié)構(gòu)信息,不僅能夠很好地重建出皮下腫瘤的輪廓,還能反應(yīng)腫瘤與體內(nèi)各器官的三維位置關(guān)系。同時,采用特定的迭代算法大幅提高了重建的精度、效率和魯棒性等。結(jié)果表明,在早期微小皮下腫瘤的發(fā)現(xiàn)和定位上,本文算法重建速度比傳統(tǒng)方法快2-3個數(shù)量級。
【關(guān)鍵詞】：最優(yōu)化方法 Split Bregman迭代 圖像重建 自發(fā)熒光斷層成像
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41;R310
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-8
• 序言8-11
• 1 引言11-16
• 1.1 研究背景與意義12-13
• 1.2 研究現(xiàn)狀與進(jìn)展13-15
• 1.3 本文內(nèi)容與組織結(jié)構(gòu)15-16
• 2 生物自發(fā)熒光成像理論與方法16-28
• 2.1 分子影像技術(shù)概述16-20
• 2.2 生物自發(fā)熒光斷層成像方法20-26
• 2.3 多模態(tài)融合的光學(xué)分子影像技術(shù)26-27
• 2.4 本章小結(jié)27-28
• 3 自發(fā)熒光成像前向和逆向模型28-40
• 3.1 光在生物體組織中的傳輸模型28-37
• 3.1.1 前向問題研究29-33
• 3.1.2 輻射傳輸方程33-34
• 3.1.3 擴(kuò)散近似方程34-37
• 3.2 基于有限元方法的擴(kuò)散近似方程求解37-39
• 3.3 本章小結(jié)39-40
• 4 基于LP范數(shù)正則化的稀疏模型算法重建與實(shí)驗(yàn)結(jié)果40-50
• 4.1 基于SPLIT-BREGMAN迭代算法的光源重建40-47
• 4.1.1 基于非勻質(zhì)小鼠模型的仿真實(shí)驗(yàn)42-45
• 4.1.2 真實(shí)小鼠皮下腫瘤實(shí)驗(yàn)45-47
• 4.2 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與結(jié)果分析47-49
• 4.3 本章小結(jié)49-50
• 5 結(jié)論50-52
• 5.1 工作總結(jié)50-51
• 5.2 未來展望51-52
• 參考文獻(xiàn)52-54
• 作者簡歷及攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果54-56
• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集56

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本文編號：492690