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基于卷积神经网络的激发荧光断层成像重建算法研究的开题报告
一、选题背景
激发荧光断层成像（FluorescenceTomography，简称FT）是一种新兴的无创、无辐射的生物医学成像技术，其可以在三维空间内可视化组织内部结构和活动情况。FT技术的实现离不开高效的数据处理和成像重建算法，FT的重建算法一般采用非负矩阵分解、逆问题迭代计算、反向散射光理论等等，但是这些方法都有一定的瓶颈，比如算法复杂度高、计算效率低、成像精度不高等等。
目前，基于卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，简称CNN）的深度学习技术在许多计算机视觉、模式识别和语音识别中已经证明了其巨大的潜力。CNN具有神经网络自动特征提取和高维数据处理的能力，因此可以用来解决部分图像处理和成像重建问题。因此，采用基于CNN的重建算法来进一步提高激发荧光断层成像的成像质量和精度也是一种值得研究探讨的方向。
二、研究目的
本文旨在探究基于卷积神经网络的激发荧光断层成像重建算法，通过应用CNN的自适应筛选特征图、卷积加速和卷积核优化等技术，提高激发荧光断层成像的成像精度和效率，为激发荧光断层成像技术的发展提供一种新颖、高效、可靠的成像重建算法方案。
三、研究内容
1、基于卷积神经网络的激发荧光断层成像重建算法实现
通过设计并搭建卷积神经网络，对生物组织成像数据进行学习训练，得到高效的成像重建算法模型。
2、卷积神经网络中的卷积核优化算法
针对卷积神经网络中的卷积核设计不合理和参数过多的瓶颈，通过研究卷积核优化的相关算法和实现方式，提高算法的运行效率和成像精度。
3、基于卷积神经网络的特征图筛选与卷积加速
通过对卷积神经网络中的特征图进行筛选，并使用卷积加速的方法，进一步提高算法的运行效率和准确性。
四、研究方法
1、数据采集与准备
采集含有合适的荧光标记的生物组织散射光数据，准备对应的成像数据集，进行训练和测试。
2、CNN网络设计与实现
根据激发荧光断层成像的实际需求，设计和搭建基于CNN的成像重建网络，训练模型并进行算法优化。
3、卷积核优化算法的研究和实现
研究卷积神经网络的卷积核优化算法，包括稀疏正则化、剪枝等，实现卷积核的优化。
4、基于CNN的特征图筛选与卷积加速算法的研究和实现
通过研究和实现CNN中的特征图筛选和卷积加速算法，进一步提高算法的效率和准确性。
五、预期结果及意义
通过本文的研究和探究，期望可以得到基于卷积神经网络的激发荧光断层成像重建算法，并具有以下预期结果：
1、提高激发荧光断层成像的成像精度和质量
通过CNN的自适应筛选特征图、卷积加速和卷积核优化等技术，实现激发荧光断层成像的高效、准确和可靠重建。
2、提高算法的运行效率和速度
通过卷积核优化算法和特征图筛选与卷积加速等技术，加速算法的处理速度和运行效率，提高重建算法的实时性和应用性。
3、提供新的思路和方案
本文研究结果将提供一种新的思路和方案，用于解决FT成像中的难点问题，为其发展和应用提供支持和帮助。
综上，基于卷积神经网络的激发荧光断层成像重建算法研究具有重要的意义与价值，有望在医学、生物学、成像学等诸多领域发挥重要的作用。