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| 基于块稀疏贝叶斯框架的生物自发荧光断层成像算法研究 学位论文 , 北京市海淀区中关村东路95号中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2021 作者: 尹琳 Adobe PDF(75998Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:243/5  |  提交时间:2021/06/16 生物自发荧光断层成像 块稀疏贝叶斯算法 K均值聚类策略 K近邻策略 自适应分组策略 |
| 基于光源分布特性的小动物光学分子断层成像方法研究 学位论文 , 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2021 作者: 蔡美山 Adobe PDF(10239Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:253/5  |  提交时间:2021/06/16 分子影像,光学分子断层成像,稀疏重建,逆向问题,凸优化 |
| 乳腺癌近红外激发荧光成像方法研究和临床应用探索 学位论文 , 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2020 作者: 张崇 Adobe PDF(5418Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:333/3  |  提交时间:2020/06/03 近红外激发荧光成像 手术导航 图像处理 乳腺癌 |
| 基于卷积神经网络的激发荧光断层成像重建算法研究 学位论文 工学硕士学位, 中科科学院大学: 中国科学院大学, 2019 作者: 黄超 Adobe PDF(1947Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:299/0  |  提交时间:2019/06/20 激发荧光断层重建, 深度学习, 神经网络, 前向问题, 逆向问题 |
| 无肿瘤区域引导的生物自发荧光断层成像重建算法研究 学位论文 , 北京: 中国科学院大学, 2019 作者: 高源 Adobe PDF(7003Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:275/7  |  提交时间:2019/06/11 光学分子影像 生物自发荧光断层成像 高斯权重拉普拉斯正则先验 双边权重拉普拉斯正则先验 多层感知机重建模型 |
| 基于L1正则化稀疏约束的激发荧光断层重建方法研究 学位论文 , 北京: 中国科学院研究生院, 2017 作者: 叶津佐 Adobe PDF(4773Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:332/2  |  提交时间:2017/06/20 光学分子影像 激发荧光断层重建 L1范数正则化 非单调谱投影梯度方法 交替方向优化方法 稀疏度自适应 |
| 脑血管光片显微成像方法与图像处理算法研究 学位论文 , 北京: 中国科学院大学, 2016 作者: 梁潇 Adobe PDF(3759Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:303/1  |  提交时间:2016/06/30 光片显微成像 条纹伪影去除 血管增强 小鼠脑血管成像 |
| 光学投影断层成像系统开发和算法研究 学位论文 , 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2015 作者: 杨玉洁 Adobe PDF(2421Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:251/0  |  提交时间:2015/09/02 光学投影断层成像 系统开发 Ct融合 多尺度融合 虚拟高动态 Optical Projection Tomography System Development Ct Fusion Multi Scale Integration Virtual Hdr |
| 生物自发光分子成像处理平台的研究与实现 学位论文 , 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2006 作者: 骆劼 Adobe PDF(1050Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:129/0  |  提交时间:2015/09/02 生物自发光分子成像 Monte Carlo方法 三角面片模型 面片化简 空间定位算法 贝塞尔曲面 光源重建 Bioluminescent Imaging Monte Carlo Method 3d Mesh Model Mesh Simplification 3d Space Inclusion Test Algorithm Bezier Surface Source Reconstruction |
| 基于模态融合的生物自发荧光断层成像方法研究与原型系统构建 学位论文 , 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2014 作者: 吴萍 Adobe PDF(2920Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:203/0  |  提交时间:2015/09/02 模态融合的光学分子影像 生物自发荧光断层成像 三维重建算法 并行迭代收缩方法 迭代重加权方法 Hybrid Molecular Imaging Bioluminescence Tomography 3d Reconstruction Parallel Iterative Shrinkage Method Iterative Reweighted Method |