数据挖掘的光学断层成像重建方法_王政.pdf
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1、第 44 卷 第 4 期2023 年 4 月 激光杂志LASER JOURNALVol.44,No.4April,2023http /收稿日期:2022-07-13基金项目:河北省高等学校科学技术研究项目(No.Z2019002020)作者简介:王政(1982-),男,硕士,副教授,主要研究方向:计算机应用、计算机网络。通讯作者:远海静(1981-),女,汉族,硕士,讲师。主要研究方向:计算机应用,计算机教学。数据挖掘的光学断层成像重建方法王 政,远海静河北工程技术学院,石家庄 050091摘 要:为了有效重建光学断层成像,提升成像清晰度,研究数据挖掘的光学断层成像重建方法。依据光学断层成像原
2、理,获取光学断层成像;利用改进模糊 C 均值聚类算法,划分光学断层成像图像块对类别;通过各类图像块对训练极限学习机回归器,估计高分辨率图像块对垂直梯度、方向梯度和高频;以垂直梯度、方向梯度为约束,重建光学断层成像;以高频与重建光学断层成像为约束,再次重建光学断层成像,得到最终重建光学断层成像。实验证明:该方法可以有效重建模拟与真实的光学断层成像,提升光学断层成像清晰度;精准聚类光学断层成像图像块对;在不同图像块尺寸时,重建光学断层成像的位置误差与质心误差均较低,图像相似度较高,具有较高的重建精度。关键词:数据挖掘;光学断层成像;重建方法;模糊 C 均值;极限学习机;垂直梯度中图分类号:TN29
3、 文献标识码:A doi:10.14016/ki.jgzz.2023.04.174Optical tomography reconstruction method for data miningWANG Zheng,YUAN HaijingHebei Polytechnic Institute,Shijiazhuang 050091,ChinaAbstract:In order to effectively reconstruct optical tomography and improve imaging clarity,the optical tomo-graphy reconstruct
4、ion method based on data mining is studied.According to the principle of optical tomography,opti-cal tomography is obtained;The improved fuzzy c-means clustering algorithm is used to classify the block pairs of opti-cal tomography images;By training the extreme learning machine regressors with vario
5、us image block pairs,the verti-cal gradient,directional gradient and high frequency of high-resolution image block pairs are estimated;Constrained by vertical gradient and direction gradient,optical tomography was reconstructed;With high frequency and reconstruc-tion optical tomography as constraint
6、s,optical tomography is reconstructed again to obtain the final reconstruction opti-cal tomography.Experiments show that this method can effectively reconstruct simulated and real optical tomography,and improve the clarity of optical tomography;Accurate clustering of optical tomography image block p
7、airs;At different image block sizes,the position error and centroid error of reconstructed optical tomography are low,the image similari-ty is high,and the reconstruction accuracy is high.Key words:data mining;optical tomography;reconstruction method;fuzzy C-mean;extreme learning machine;vertical gr
8、adient1 引言光学分子影像在现代医学影像中被应用广泛,可有效依据细胞水平对病灶实时成像,帮助医生采用非入侵方式,诊断与治疗疾病。光学分子影像1-3具备http /成本低、灵敏度高等优势,在现代医学中具备较好的应用前景,但在临床应用中过于依赖探针类型,实际使用中安全可靠的探针类型较少,应用范围严重受到限制。光学断层成像技术依据近红外光谱波段的辐射完成成像,无须使用探针,在生物组织中穿透力强,解决光学分子影像应用范围受限问题4,但光学断层成像过程中包含大量噪声,影像成像质量为提升医学诊断与治疗效果,需要通过重建方法提升光学断层成像质量。林强等人5研究迭代重建方法,重建光学断层成像,在该方法内
9、引入加权总差分最小化理论,提升光学断层成像重建的抗噪性能。在有无噪声情况下,均可有效重建光学断层成像,具备较优的重建效果;但是该方法重建后的光学断层成像边界平滑,无法重建高频信息,影响重建效果。余景景等人6通过生物体表面测量值重建光学断层成像,依据简化球谐近似模型与扩散近似模型,获取生物体表面测量值,完成光学断层成像重建,该方法可以有效在不同深度与尺寸的光源下,重建光学断层成像;但是该方法需要重建参数低于探测数据数量,但实际情况中,重建参数显著高于探测数据数量,无法重建高频信息,影响重建精度与速度。聚类分析属于非常关键的数据挖掘方法,具备较优的数据分类效果。为此研究数据挖掘的光学断层成像重建方
10、法,有效重建光学断层成像高频信息,获取高分辨率光学断层成像,提升成像质量。2基于数据挖掘的光学断层成像重建方法2.1 光学断层成像原理光学断层成像原理是通过光子传输理论模型,获取 X 射线在组织内的传输过程。光子传输理论模型的常用方法是辐射传输方程,公式如下:(r,t)t=c-(r,t)-(+)+4(r,t)p()+X(r,t)(1)其中,光的相位速度是 c;时间为 t;光结束与开始方向是、;光点是 r;光子流能量即辐射度函数是(r,t);吸收系数是;散射系数是;散射时,光由散射到 的光子概率是 p();光源属性为 X(r,t)。利用公式(1)能获取(r,t),积分处理(r,t)的立体角,能够
11、获取光子强度(r,t),公式如下:(r,t)=4(r,t)(2)流量密度即净能量,公式如下:J(r,t)=4(r,t)(3)利用扩散近似模型描绘光子传播过程7-9,即使用球谐基函数获取式(1)内的 X(r,t)、(r,t)与相关函数,展开辐射度函数获取:(r,t)1n=0nm=-nn,m(r,t)Yn,m()(4)其中,展开系数是 n,m;球谐基函数为 Yn,m();随机数是;通过关联勒让德多项式 n,m与 的周期函数 变更式(4)获取:Yn,m()=Yn,m(,)=(2n+1)(n-m)!4(n+m)!n,m(cos)eim(5)其中,阶数是 n、m。简化 Yn,m()后获取:(r,t)=4
12、(r,t)+34J(r,t)(6)在断层成像内,光源属于各向同性,则:X(r,t)=(r,t)4(7)在式(1)内引进式(6)与式(7),获取:(r,t)t=c-(r)(r,t)-J(r,t)+X(r,t)(8)等式代换式(8),在整个立体角上积分获取:J(r,t)t=-c3J(r,t)D(r)+(r,t)|(9)其中,点 r 的扩散系数是 D(r),公式如下:D(r)=13-3g+3(10)按照 Fick 定律,变更式(9)获取不间断波扩散方程,即断层光学成像原理:X(r)+D(r)(r)=(r)(r)(11)通过上述介绍的光学断层成像原理可获取光学断层成像 GL。571王政,等:数据挖掘的
13、光学断层成像重建方法http /2.2 基于聚类回归的光学断层成像重建方法依据 2.1 小节的光学断层成像原理可获取光学断层成像。聚类算法是数据挖掘的常用方法,利用改进模糊 C 均值聚类算法结合多极限学习机回归方法,重建 2.1 小节获取的光学断层成像。该方法共包含两部分,分别是训练与预测部分,训练部分按照放大尺寸Ql插值处理 GL内的光学断层成像图像块对QlQh,得到目标尺寸光学断层成像图像块对Qbic,通过改进模糊 C 均值聚类算法将QbicQh划分成数个类别,通过各组聚类样本训练极限学习机回归,完成低分辨率光学断层成像图像块对相应高分辨率图像块对梯度和高频估计;预测部分是密集采样插值低分
14、辨率光学断层成像,得到低分辨率光学断层成像图像块对,利用多极限学习机回归融合,估计高分辨率光学断层成像梯度与高频,回归融合策略的前提是改进模糊 C 均值聚类中心与相应的极限学习机回归器,估计获取与输入低分辨率光学断层成像,相应的高分辨率光学断层成像水平和垂直梯度1Gh(、方向梯度2Gh(与高频 Ihf(,按照1Gh(、2Gh(约束获取重建光学断层成像 G1h,按照 G1h、Ghf(约束得到最终重建光学断层成像 G2h。2.2.1 光学断层成像图像块对聚类利用改进模糊 C 均值聚类算法,聚类处理光学断层成像目标尺寸的图像块对QbicQh,获取 C 类光学断层成像图像块对聚类样本。利用改进模糊 C
15、 均值聚类算法,聚类处理光学断层成像目标尺寸的图像块对QbicQh的具体步骤如下:步骤 1:输入光学断层成像图像块对样本QbicQh,设置类间的最小距离阈值 0,求解随机两个光学断层成像图像块对样本间的距离10-12,构建 B,将距离最近的两个样本归为一类,将两个样本中点当成首类聚类中心;步骤 2:通过 B 求解首类内两样本距离超过 的全部光学断层成像图像块对样本,以这些样本内距离最近的两点为一类13,将其中点当成第二类聚类中心;步骤 3:按照步骤 2,获取剩余样本的聚类中心,以获取 C 类光学断层成像图像块对样本聚类中心 vi(k),i=1,2,C 位置;步骤 4:令迭代次数 k=1,将 v
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