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自适应正则化参数的激发荧光断层重建方法研究
其他题名Research on Adaptive Regularization Reconstruction Method for Fluorescence Molecular Tomography (FMT)
薛贞文
学位类型工学博士
导师田捷
2013-05-19
学位授予单位中国科学院大学
学位授予地点中国科学院自动化研究所
学位专业模式识别与智能系统
关键词光学分子影像 激发荧光断层成像 坐标下降 匹配追踪 分离近似 同伦分析 自适应正则化参数 Molecular Imaging Fluorescence Molecular Tomography Adaptive Regularization Coordinate Descent Adaptive Matching Pursuit Separable Approximation Homotopy
摘要  分子影像是一门新兴的前沿综合交叉学科,它是应用影像学方法,对活体状态下的生物过程进行分子细胞水平的定性和定量研究,可以在分子水平和细胞水平上实现生物有机体生理、病理变化的无创、动态、连续、在体成像。作为分子影像的一种重要模态,光学分子影像与其他成像技术相比,具有灵敏度高、无放射性、结果直观、成像快速以及使用成本低等诸多优点,已发展成为一种较理想的小动物在体成像方法。激发荧光断层成像是一种重要的光学成像模态,与二维平面成像相比,它可以在三维空间中观测分子过程变化并完成精确定量重建,因此成为了分子影像领域的研究热点之一。虽然近些年来激发荧光断层成像从理论到应用获得了长足发展,但由于生物体组织复杂性等原因,导致现有成像方法的重建精度、效率及鲁棒性上依然存在着一定的问题,有进一步研究的必要。   本文针对如何进一步提高激发荧光断层成像的精度、速度及鲁棒性进行了研究,提出了自适应参数的激发荧光断层成像重建方法,主要研究内容包含以下几点: 1、提出了一种基于坐标下降的光源重建方法。该方法将多变量的最优化问题转化为多个子问题进行优化,每次迭代过程中只需更新使能量函数衰减最大的一个坐标项,避免了传统方法中矩阵与向量相乘的耗时操作,显著提高了重建效率。此外,该方法对测量数据有限的重建具有很好的可靠性,消除了传统重建方法中较易出现的重建伪影干扰。实验结果证明了该方法的高效性和可靠性。 2、提出了一种自适应参数的匹配追踪的光源重建方法。基于压缩感知的匹配追踪方法已被用于光学断层重建,表明有较好的重建效率。但匹配追踪方法通常需要提前预测稀疏因子,而稀疏因子在实际的逆向求解过程中却很难被准确预测,因而很可能因预测不准而造成较大光源重建误差。为提高重建方法的鲁棒性,本文提出了一种自适应参数的匹配追踪重建方法。该方法不用提前预测稀疏因子,而是在迭代过程中自动决定稀疏因子,从而获取更鲁棒和精确的重建结果。实验结果表明该方法具有很好的鲁棒性。 3、提出了一种基于分离近似的自适应正则化的光源重建方法。在传统重建方法中,L1正则化相对于L2正则化具有速度快、稀疏性好等特点。在重建过程中正则化参数的选择非常重要,过大的正则化参数将会造成大的重建误差,而过小的正则化参数收敛的速度慢且稀疏性差。传统重建方法一般采用经验值来选择重建的正则化参数,但不同重建问题对正则化参数取值要求不同,选择不当则会造成较大重建误差。为解决上述问题,本文提出了基于分离近似的自适应参数重建方法,该方法自动选取较大的正则化参数作为初始值,并在随后迭代过程中自适应地更新减小正则化参数,从而实现精确、快速及鲁棒的重建。实验结果证明该方法具有很好的鲁棒性、精确性和高效性。   4、提出了一种基于同伦分析的自适应正则化的光源重建方法。基于分离近似的自适应正则化重建方法显著提高了迭代过程中的收敛速率,并通过自适应地更新正则化参数,提高了重建的鲁棒性。但基于分离近似的方法在自适应正则化参数选择的过程中,还需要依赖比例系数,在一定...
其他摘要In recent years, optical molecular imaging has attracted increasing attention due to its ability of non-invasive visualization of molecular and cellular processes. As an important optical molecular imaging modality, fluorescence molecular tomography (FMT) is known for its cost-effectiveness and exquisite sensitivity. FMT attempts to reconstruct the 3D spatial distribution of the fluorescent probes inside of small animals based on the photon propagation model, the anatomical structure information, the associated tissue optical properties, and the excitation power and position. Lots of efforts have been made to develop photon migration models, imaging systems and reconstruction strategies. Although much progress has been made, problems still remain in FMT. In this thesis, researches on further improving the accuracy, the robustness and the efficiency of the FMT reconstructions are conducted, and adaptive regularization reconstruction methods for FMT are proposed. The main contributions of this thesis are listed as follows: First, we propose an efficient method with the L1-norm regularization based on coordinate descent to solve the FMT problem with extremely limited measurements. The proposed method minimizes the objective by solving a sequence of scalar minimization subproblems in multi-variable minimization. Each subproblem improves the estimate of the solution via minimizing along a determined coordinate with all other coordinates fixed. This algorithm first updates the coordinate that makes the energy decrease the most. Non-existence of matrix-vector multiplication in the iteration process makes the proposed algorithm time-efficient. The proposed algorithm is able to obtain satisfactory reconstruction results even when the measurements are very limited. Besides,the proposed algorithm is about two orders of magnitude faster than the contrasting algorithm. The numerical experiments validated the high efficiency and reliability. Secondly, we propose an approach based on adaptive matching pursuit for FMT to make reconstruction results more stable and the method easier to use. The proposed algorithm is able to find an optimal sparsity factor and a satisfactory solution always, no matter what value of the initial sparsity factor is estimated. Besides, the proposed algorithm adopts an automatical updating strategy. It ends after only a few iterations and doesn't add extra time burden compared to the stage-wise orthogonal matching pursuit (StOMP) method...
馆藏号XWLW1877
其他标识符201018014628068
语种中文
文献类型学位论文
条目标识符http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/6500
专题毕业生_博士学位论文
推荐引用方式
GB/T 7714
薛贞文. 自适应正则化参数的激发荧光断层重建方法研究[D]. 中国科学院自动化研究所. 中国科学院大学,2013.
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