基于自编码器的荧光分子断层成像快速重建

论文摘要

多激发点荧光分子断层成像(FMT)重建过程中生成的系统矩阵规模较大,导致计算复杂度高,重建时间长。为了加快重建速度并保证其准确性,基于人工神经网络理论,通过降低系统矩阵规模,提出了一种快速FMT重建方法。具体来说,采用的降维方法是自编码器,即一种典型的人工神经网络,训练数据为由系统矩阵和表面荧光测量值组成的矩阵,然后使用自编码器网络的编码部分得到原始矩阵在低维空间上的表示。为了测试所提方法的性能,设计了一系列数值模拟实验,包括非匀质圆柱体实验和数字鼠实验。实验结果表明,该方法能有效缩短重建时间,得到较高的重建精度。

论文目录

• 1 引 言
• 2 理论方法
•   2.1 FMT前向模型
•   2.2 FMT逆向问题
•   2.3 基于自编码器的FMT快速重建框架
• 3 实验与结果
•   3.1 实验设置
•   3.2 单光源重建实验
•   3.3 双光源重建实验
•   3.4 数字鼠单光源重建实验
•   3.5 数字鼠双光源重建实验
• 4 结 论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 卢笛,卫潇,曹欣,贺小伟,侯榆青

关键词: 医用光学,荧光分子断层成像,数据降维,深度学习,自编码器,图像重建

来源: 光学学报 2019年06期

年度: 2019

分类: 基础科学,医药卫生科技,信息科技

专业: 生物学,生物医学工程,计算机软件及计算机应用

单位: 西北大学信息科学与技术学院,西北大学西安市影像组学与智能感知重点实验室

基金: 国家自然科学基金(11571012,61701403),西安市科技计划(201805060ZD11CG44),陕西省自然科学基金(2016JM6025),陕西省教育厅产业化项目(16JF026),陕西省教育厅专项科学研究计划(18JK0767),中国博士后科学基金(2018M643719),陕西省自然科学基础研究计划(2017JQ6006),陕西省科技计划(2013K12-20-12,2015KW-002)

分类号: TP391.41;R318

页码: 272-283

总页数: 12

文件大小: 471K

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