基于改進半閾值法的生物發(fā)光斷層成像仿真研究

發(fā)布時間：2020-11-17 12:41

　　生物發(fā)光斷層成像(Bioluminescence Tomography,BLT)通過生物體表面獲取到的有限測量信息來估計內部生物自發(fā)熒光光源的分布,實現(xiàn)在分子水平觀測生物體的各種生物學過程。這一在體無創(chuàng)成像模態(tài)已成為分子成像領域的研究熱點,并在惡性腫瘤早期檢測及治療、藥物開發(fā)及療效評估等預臨床醫(yī)學研究中表現(xiàn)出巨大的應用潛力。但BLT光源重建是一個典型的不適定逆問題,而且近紅外光在生物組織中傳播時要經(jīng)歷多次的散射和吸收,增加了光源重建的難度,因此BLT的廣泛應用,仍依賴光源重建算法的不斷發(fā)展。本文圍繞BLT光源重建算法的研究開展了以下兩方面的工作:首先將BLIT光源重建建模為一個基于L1/2范數(shù)正則化的優(yōu)化問題,并將迭代半閾值算法(Half Thresholding Algorithm,HTA)引入進來對此非凸優(yōu)化模型進行求解。為評估HTA算法在BLT重建中的性能,設計了多組數(shù)字鼠模型上的仿真實驗,將HTA算法與求解L1范數(shù)正則化重建模型的迭代軟閾值算法(Iterative Soft Thresholding,IST)進行了對比研究。結合數(shù)字鼠仿真實驗以及收斂性實驗,可以看出在采用混合譜測量數(shù)據(jù),以及不采用任何可行區(qū)域先驗信息的條件下,HTA算法在重建光源中心定位誤差上,總體表現(xiàn)要優(yōu)于IST算法,但在雙光源重建中HTA算法存在位置偏差較大等問題,IST算法的收斂速度比HTA算法略快。為進一步改善重建圖像的質量,本文在HTA的基礎上,結合子空間跟蹤(Subspace pursuit,SP)和百分位閾值法,提出了一種改進的重建算法——百分位半閾值匹配追蹤法(Percentile Half Thresholding Pursuit Algorithm,Percentile HTPA),即將HTA算法求得的解作為SP算法的候選集,通過兩輪迭代得到最終的解。該方法結合匹配追蹤和半閾值法的優(yōu)點,并且閾值選取基于數(shù)據(jù)驅動的排序模型,減少了重建中的人為干預,進一步提高了重建的精度。數(shù)字鼠模型上的多組仿真實驗結果表明:與原有的HTA算法和求解L1/2范數(shù)正則化重建模型的迭代重賦權算法相比,所提出的百分位半閾值匹配追蹤算法,在不同光源設置下都得到了更為準確的重建結果。收斂性實驗結果表明Percentile HTPA算法的收斂速度雖然與HTA算法相似,但其中心誤差更小。
【學位單位】：陜西師范大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2019
【中圖分類】：Q63;TP301.6
【部分圖文】：

算法,雙光源,存在時間,分辨能力

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