【摘 要】
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荧光分子断层成像(Fluorescence molecular tomography,FMT)是一种能反映肿瘤内部的代谢和环境状况的成像方式,对疾病诊疗具有重要意义。随着FMT 成像系统的完善,使得用大规模多投影荧光数据来降低FMT 重建的病态性成为可能。但采用大规模的数据进行重建需要消耗大量的计算内存和花费较长的计算时间。为降低FMT 重建的病态性以及加快重建速度,受流形学习和压缩感知理论启发,
【出 处】
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第十一届全国激光技术与光电子学学术会议
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荧光分子断层成像(Fluorescence molecular tomography,FMT)是一种能反映肿瘤内部的代谢和环境状况的成像方式,对疾病诊疗具有重要意义。随着FMT 成像系统的完善,使得用大规模多投影荧光数据来降低FMT 重建的病态性成为可能。但采用大规模的数据进行重建需要消耗大量的计算内存和花费较长的计算时间。为降低FMT 重建的病态性以及加快重建速度,受流形学习和压缩感知理论启发,本文提出结合局部保留投影(Locality preservingprojections,LPP)和稀疏正则化的重建方法对原始的多投影荧光数据进行重建。为评估该方法的重建效果和时间,本文分别设计了非匀质圆柱单、双目标仿真实验和真实小鼠实验。实验结果表明,在提高荧光目标的定位精度和荧光产额的定量分布的同时,FMT 重建时间得到了大幅度的减少。
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