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为了缓解单视图X射线发光断层成像中出现的不适定性问题,提出了一种结合区域迭代收缩策略的快速贝叶斯匹配追踪方法。该方法将贝叶斯模型和贪婪算法相结合,可以从较少的观测值中高效快速地恢复稀疏信号。为了进一步提高重建精度,将快速贝叶斯追踪与区域迭代收缩策略结合,简化了自适应有限元方法在网格划分和系统矩阵构建方面的复杂性,在缩减因子迭代缩小可行区域的同时,缓解了X射线发光断层成像逆向题求解中的病态性。为评估该方法的有效性,设计了仿真实验与真实物理仿体实验。仿真结果表明,本文方法在加快重建速度的同时,显著提高了纳米发光目标的定位精度和发光产额的定量结果,它们分别为0.73mm和0.79μg。真实物理仿体实验进一步验证了该方法在实际单视图X射线发光断层成像中的可行性。 相似文献
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针对单一特征图像检索效率不高的缺点,提出一种基于轮廓波变换(contourlet)和颜色直方图的多特征检索方法.Con-tourlet变换采用"双重滤波器组"结构,具备多分辨率、多方向性和各向异性等性质,能以接近最优的方式表示图像的边缘.颜色直方图计算简单,具有旋转、平移的不变性.本算法充分利用Contourlet变换后系数分布特点和HSV空间颜色直方图的旋转平移不变性,构造图像的特征向量,以Euclidean distance作为相似度量标准进行图像检索.实验结果表明,提出的算法具有更高的查准率. 相似文献
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由于在实际中荧光探针的位置是未知的,因此获得的数据会不准确.为了克服这个缺点,提出一种基于螺旋式激发的荧光分子断层成像方式,它能在未知荧光目标具体位置的情况下,保证荧光目标受激发完全,从而确保了测量数据的准确性.通过设计非匀质仿体实验,验证了螺旋式激发方法在荧光分子断层成像中的可行性和有效性. 相似文献
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在医学多图谱配准中,为了改善因初始位置差异较大、形状复杂和局部残缺导致的配准效率低和精度差的问题,本文采用了先粗配准再精配准的处理策略,在主成分分析法(PCA)实现粗配准的基础上,提出了基于双向距离比例的迭代最近点(ICP)的精配准算法。精配准算法中,首先采用KD-tree进行最近邻搜索以提高对应点对的搜索速度,然后为每个点提出了双向匹配方法并计算其双向距离和比值,为进一步提高配准精度,引入了一个指数函数判断点对正确匹配概率,最后运用奇异值分解法(SVD)计算最终变换矩阵。为了验证算法的可行性和有效性,分别设计了不同缺损程度的斯坦福点云数据实验和两组CT心脏点云数据配准实验,结果表明本文方法较经典ICP算法的平均误差减少约21%,较TrICP算法减少约13%,在心脏点云数据配准实验中,本文方法较TrICP算法的15.5 s加快到1.77 s。因此本文方法在解决三维心脏点云数据的配准问题中具有良好的效率、精度和稳定性。 相似文献
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一种基于图像灰度信息和方差信息的图像分割方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对C-V方法对非二值图像分割不理想,运行效率不高的问题,提出一种改进的C-V方法。在C-V方法只运用图像灰度信息的基础上,加入基于图像局部方差的信息,并且设置加权参数k,通过k来控制基于图像的灰度信息和方差信息的驱动力在整个图像分割驱动力中的比重,使得改进C-V方法能利用图像区域灰度信息和区域方差信息对非二值图像进行分割,同时应用隐式方案的数值实现方式对改进方法进行数值实现。图像分割实验结果表明,该方法能够更为准确地提取非二值图像边界,减少迭代次数。 相似文献
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X射线发光断层成像(XLCT)是一种可同时获得解剖结构和功能信息的新型分子影像技术,在早期肿瘤检测与放疗方面具有重要应用潜力,但由于测量信息少,成像模型复杂等原因,其断层重建一直是挑战性难题。本文采用非单调Barzilai-Borwein梯度(NBBG)算法来求解重建问题目标函数。每次迭代中,谱投影梯度方法近似为L1范数约束的最小二乘问题。Barzilai-Borwein梯度法获得相应的更新方向,提高算法的收敛速度。采用非单调性线性搜索策略构建最优步长,保证全局收敛性。通过将Barzilai-Borwein梯度法和非单调性搜索结合,在保证全局收敛的同时,克服了选取精确步长带来较大计算量的缺点。数值仿真实验和物理实验得到的基于NBBG算法的单光原重建位置误差分别为0.68和0.94mm,与分裂增广拉格朗日收缩算法(SALSA)相比,本文方法在重建精度、鲁棒性和重建效率等方面都获得了较优的结果。 相似文献
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有限投影荧光分子断层成像(FMT)可以以较短的数据采集时间在动物体内快速重建出荧光目标的三维分布。然而,由于较少的投影数据使得有限投影FMT具有严重的病态性。为了降低FMT重建的病态性并提高重建速度,考虑到FMT中光源稀疏分布的特性,提出了一种结合平滑l0范数(SL0)和可行区域的有限投影FMT重建方法,采用一种基于SL0的FMT重建方法,利用一个连续函数来逼近l_0范数,以实现快速求解,同时将可行区域作为有效的先验信息,以提高重建精度。数字鼠模型的重建结果表明,在3、6、9个激发点下,重建图像的位置误差都小于1mm,重建时间缩短,3个激发点下的重建时间为8s。物理实验的重建结果进一步表明了该方法在实际FMT重建上的可行性。 相似文献
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