19、投影成像技术及其应用

投影成像技术及其应用

1. 投影成像概述

投影成像技术在现代医学和科学研究中扮演着重要角色。它通过使用感兴趣对象的投影数据,来重建对象的内部结构或特性。这些技术不仅在医学诊断中广泛应用,还在其他领域如射电天文学、结构生物学等领域发挥着重要作用。

1.1 投影成像的应用

投影成像自然发生在诊断医疗系统中,例如基于X射线的成像系统、正电子发射断层扫描(PET)、磁共振成像(MRI)、单光子发射计算机断层扫描(SPECT),以及在一定程度上,超声波成像近似。这些微创计算成像系统为人体内部器官的成像提供了有效的工具,用于诊断目的,并执行图像引导手术,对医疗实践产生了深远的影响。

1.2 投影成像在其他领域的应用

除了医疗系统,投影成像的思想还应用于多个领域。例如,在射电天文学中,使用大型天线阵列记录远距离天线信号之间的相关性,根据范·西特-泽尼克定理,提供了关于源星结构的傅里叶空间信息。此外,在冷冻电子显微镜中,3D结构重建问题利用了投影成像的基础概念,这对结构生物学界变得越来越重要。光学衍射断层成像和生物样本的全息断层成像也结合了投影成像的思想,通过全息记录生物样本如细胞,实现了高分辨率的3D成像。

2. X射线投影数据

当X射线穿过一个物体(如人体患者)时,由于物体内部各处对X射线的吸收,它们会受到衰减。在超过40 keV的能量或在典型的临床环境中,如果有衍射效应,它们是可以忽略不计的,X射线的传播可以用光线或几何光学模型来处理。通过材料的衰减可以按照比尔-朗伯定律建模,即:

[ I = I_0 \exp\left[-\int ds \mu(r)\right] ]

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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