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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:236/5  |  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:246/5  |  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  
基于光源邻域信息的激发荧光断层重建算法研究 学位论文
, 中国科学院大学: 中国科学院大学, 2020
作者:  孟慧
Adobe PDF(5883Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:270/3  |  提交时间:2020/05/28
光学分子影像  激发荧光断层成像  非局部全变分正则先验  自适应高 斯权重拉普拉斯正则先验  k 近邻局部连接网络  
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:294/0  |  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:270/7  |  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  
光学分子影像术中微创成像技术研究和临床应用 学位论文
, 北京: 中国科学院研究生院, 2018
作者:  毛亚敏
Adobe PDF(4938Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:347/3  |  提交时间:2018/07/05
光学分子影像  微创手术  内窥镜  近红外荧光成像  手术导航  肺癌  
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:324/2  |  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  
光学分子影像手术导航系统的软件开发与临床应用 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:  叶津佐
Adobe PDF(2954Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:361/0  |  提交时间:2015/09/02
光学分子影像  手术导航  应用软件  乳腺癌  前哨淋巴结活检  Optical Molecular Imaging  Surgical Navigation  Imaging Software  Sentinel Lymph Node  Breast Cancer  
自发荧光图像分割算法的研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2010
作者:  常志军
Microsoft Word(4605Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:159/1  |  提交时间:2015/09/02
自发荧光成像  图像处理  医学图像分割  直方图  自适应分割算法  Bioluminescence Imaging  Image Processing  Medical Image Segmentation  Histogram  Adaptive Segmentation Algorithm  
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:199/0  |  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