基于主成分分析的图像重构算法研究

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2、－ＪｍＩＩ、－扛衰曲阜师范大学研究生学位论文独创性声巧＂＂＂＂根据学位论文类型巧应地在□划Ｖ（）／本人郑重声明：此处所提交的博±１！硕±囚（论文《暮于丰成分分巧的图像電构實法研究》，是本人在导师指导下，在曲阜师范大学攻读博＋□／硕±囚学位期间独立进行研究工作所取得的成果。论文中除注明部分外不包含他人己经发表或撰写的研究成果。对本文的研究工作做出重要贡献的个人巧＾集体，均己在文中明确的方式注明。本声明的法律结果将完全由本人承担。作者签名？《．玉Ｊｏ：日期：么＾自１；＾用授权曲阜师范大学研究生学位论文使书＂＂＂＂□Ｖ根据学位论文类型相应地在划

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4、独特的成像特点，已经成为生物医学成像领域的研究热点之一。光声成像采用脉冲激光照射生物组织，激光能量设定在国际安全标准的范围内，相比于X射线等成像技术，其具有非电离辐射的优势。因为光声成像接收的是生物组织体发出的超声信号，比纯光学成像具有更强的穿透力和更高的空间分辨率。光声成像将采集的超声信号应用一定的重构算法反演组织的光吸收，获取生物组织光吸收图像，相比于超声成像具有更高的对比度。此外，由于光声成像探测的超声信号携带生物组织信息，能够测量血液氧饱和度和血红蛋白的浓度，因此可用于功能成像。由于光声成像兼具光学和超声成像的优点，使其成为生物医学成像领域中发展最迅速的一项技术。图像重构算法是光声成像

5、中的一个重要问题。算法的性能与数据的采集和重构质量密不可分。近几年，压缩感知(CompressedSensing，CS)技术已被成功应用于光声计算层析成像(PhotoacousticComputedTomography，PACT)，已有研究成果证明：压缩感知方法能够减少数据采集规模，降低成像系统成本。然而基于压缩感知的光声计算层析成像在重构过程中需要上百次迭代计算，重构速度慢，无法实现快速的光声图像显示。针对超声阵列式光声计算层析成像技术数据采集量大，成像速度慢等问题，为拓展该技术在血流动力学等领域的应用，该课题首次提出了基于主成分分析(PrincipalComponentAnalysis，P

6、CA)的快速光声图像重构算法。首先，通过部分全采样数据，生成样本图像矩阵；然后，通过矩阵的分解构建信号的投影矩阵；最后，基于该投影矩阵在欠采样条件下快速重构出高质量三维光声图像。根据在体人手成像实验表明：与传统反投影(Back-Projection，BP)光声图像重构方法相比，基于主成分分析的光声图像重构方法可以大大降低数据采集规模，三维图像重构速度也得到了显著提高。此外，在数据欠采样条件下，克服了压缩感知重构过程的复杂性，能够有效抑制图像重构噪声，实现了欠采样条件下、三维高质量光声图像的快速重构和显示，有助于促进光声成像在各种生物医学领域的应用深度和广度。关键字：光声成像，光声计算层析成像，

7、图像重构，反投影方法，主成分分析IAbstractAbstractPAI(PhotoacouticImaging)hasbecomeoneoftheresearchhotspotsinbiomedicalimagingbecauseofitsuniqueimagingcharacter.PAIappliesthepulselasertoirradiatethebiologicaltissue,wh