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基于目标和背景分离的活体荧光成像稀疏光谱分离
作 者: 赵勇
导 师: 秦斌杰
学 校: 上海交通大学
专 业: 生物医学工程
关键词: 多光谱图像 光谱分离 活体荧光成像 背景荧光消除 核最大自相关 目标提取 交替最小二乘法
分类号: TP391.41
类 型: 硕士论文
年 份: 2012年
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内容摘要
活体小动物荧光成像因其成本低廉,操作便捷而在生命科学中受到广泛的应用。然而,与体外荧光实验不同,活体内目标荧光往往会受到组织自发荧光(又称背景荧光)的干扰,使得研究人员对实验结果很难识别。背景荧光个体差异大,并且来源广泛,在可见光400~700nm波段之间都有广泛的分布,我们所得到的所有多光谱图像都含有背景荧光。因为背景荧光的复杂性以及广泛分布性,我们不能把它简单地看作是一个端元,因此使用传统的线性光谱分离方法很难从背景光中分离出目标荧光。到目前为止,人们主要是通过利用硬件设备与特定荧光剂配合的方法来消除背景荧光,然而这些方法操作过程并不便捷,并且并不能真正地解决背景荧光的问题。而且因为有限荧光成像通道采集的荧光数据有限,以及背景荧光在所有的稀疏采集通道中都混合在目标荧光中,因此利用传统光谱分离中的最小凸体分析拟合包围这些有限数据时,也不能有效提取出不包含背景荧光的纯粹目标荧光端元。在本文中,我们在原有的线性光谱分离模型的基础上提出一种新的模型,把背景荧光作为已知的常量矩阵加入到传统模型中。我们首先利用目标荧光的相关性,基于核最大自相关算法从复杂的背景荧光信号中提取并扣除目标荧光区域;然后通过快速行进算法利用原始图像中背景荧光信息修补被扣除的目标区域,重建出背景荧光图像;通过在原始数据中减去这些多通道的背景荧光图像,我们就可以利用经典的迭代最小二乘法分离出目标荧光图像。与其他算法不同,本文所提出的算法完全是自动且无监督的,并不需要任何的目标光谱。经过一系列可见光谱范围内活体荧光实验以及和其他算法结果的比较发现,我们提出的算法都能成功地消除背景荧光信号且很好地分离目标荧光信号,而其他线性光谱分离算法所得结果往往含有大量的背景荧光信号。
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全文目录
摘要 3-5 ABSTRACT 5-10 第一章 绪论 10-19 1.1 活体体内光学成像简介 10-13 1.1.1 生物发光技术 10-11 1.1.2 荧光技术 11-12 1.1.3 生物自发光与荧光发光的比较 12-13 1.2 活体小动物荧光成像系统 13-14 1.3 光谱分离技术的原理和应用 14-15 1.4 课题产生的背景 15-16 1.5 本文的主要内容 16-17 1.5.1 研究的目的与创新点 16-17 1.5.2 关于算法的实现说明 17 1.6 本文的结构 17-19 第二章 线性光谱分离模型 19-35 2.1 传统光谱分离算法简介和分类 19-21 2.2 NMF 非负矩阵分解法 21-22 2.3 稀疏非负矩阵分解 22-26 2.3.1 非平滑稀疏约束NMF 算法(nsNMF) 24-25 2.3.2 基于梯度下降的稀疏约束NMF 算法(NMFsc) 25-26 2.4 顶点成分分析法(VCA) 26-27 2.5 基于凸面体分析的方法 27-30 2.6 非负最小相关分析 30-34 2.7 本章小结 34-35 第三章 基于背景消除的目标荧光分解 35-51 3.1 新的光谱分离模型的建立 35 3.2 活体小动物多光谱分离算法框架 35-36 3.3 基于核最大自相关分析的目标区域提取 36-42 3.3.1 最大自相关分析 36-37 3.3.2 核技术 37-38 3.3.3 核函数性质 38-39 3.3.4 核最大自相关分析求解 39-42 3.4 背景荧光图像估计 42-45 3.4.1 图像修补模型 42-43 3.4.2 图像修补过程 43-44 3.4.3 单个像素的修补过程 44-45 3.5 目标荧光光谱分离算法 45-49 3.5.1 端元个数确定方法 46-47 3.5.2 约束条件 47-49 3.6 本章小结 49-51 第四章 算法结果与性能分析 51-63 4.1 图像数据采集 51-53 4.2 裸鼠实验及算法结果 53-54 4.3 毛鼠实验及算法结果 54-56 4.4 96 孔板实验以及算法结果 56-58 4.5 算法结果评估 58-61 4.6 算法复杂性 61-62 4.7 本章小结 62-63 第五章 总结与展望 63-65 5.1 主要工作与创新点 63-64 5.2 后续研究工作 64-65 参考文献 65-70 致谢 70-71 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 71-74
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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理(信息加工) > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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