图像处理与高阶扩散张量医疗成像中的快速优化算法研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    11001060
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    18.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    A0405.连续优化
  • 结题年份:
    2013
  • 批准年份:
    2010
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2011-01-01 至2013-12-31

项目摘要

随着计算机技术的发展和信息社会对多媒体信息处理要求的不断提高,图像处理已成为一个相当活跃的研究领域。本项目旨在研究图像处理与高阶扩散张量医疗成像中相关优化问题的快速算法:(1)将大规模优化问题的自适应梯度算法与基于全变分和PDE的图像处理方法相结合,研究求解能量泛函极小化问题的Euler-Lagrange方程的自调比共轭梯度流算法和谱梯度流算法,拟结合非单调线搜索技术分析算法的全局收敛性,并从数值上加以验证,期望能够有效地改善传统梯度流算法对病态问题收敛速度慢的缺点;(2) 研究基于原始-对偶TV模型的快速优化算法,包括自适应梯度投影算法、增广拉格朗日算法和原始对偶算法等,并将其应用到图像恢复与图像分割等方面;(3)研究如何保证高阶扩散张量医疗成像中表观扩散系数和扩散定向分布函数等有关评价参数的非负性质,以及高阶扩散张量半正定约束下相关优化问题的快速算法。

结项摘要

本项目研究了图像处理与高阶扩散张量医疗成像中相关优化问题的快速算法:(1) 将大规模优化问题的自适应梯度算法与基于全变分和PDE的图像处理方法相结合,研究了求解能量泛函极小化问题的Euler-Lagrange方程的自调比共轭梯度流算法和谱梯度流算法,结合非单调线搜索技术分析算法的全局收敛性,并从数值上加以验证,试验表明能够有效地改善传统梯度流算法对病态问题收敛速度慢的缺点;(2) 研究了基于原始-对偶TV模型的快速优化算法,包括自适应梯度投影算法、原始对偶算法等,并将其应用到图像去噪、图像去模糊等问题;(3) 研究了正半定高阶扩散张量医学影像模型,包括如何保证高阶扩散张量医疗成像中表观扩散系数和扩散定向分布函数等有关评价参数的非负性质,以及高阶扩散张量半正定约束下相关优化问题的快速算法。

项目成果

期刊论文数量(13)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(1)
专利数量(0)
NONMONOTONE SPECTRAL GRADIENT-TYPE METHODS FOR LARGE-SCALE UNCONSTRAINED OPTIMIZATION AND NONLINEARI SYSTEMS OF EQUATIONS
大规模无约束优化和非线性方程组的非单调谱梯度法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2011
  • 期刊:
    Pacific Journal of Optimization
  • 影响因子:
    0.2
  • 作者:
    Yu, Gaohang
  • 通讯作者:
    Yu, Gaohang
修正的谱Dai-Yuan共轭梯度法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2011
  • 期刊:
    赣南师范学院学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    喻高航;崔丹丹
  • 通讯作者:
    崔丹丹
求解大规模非线性方程组的分层多元谱梯度算法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2011
  • 期刊:
    高等学校计算数学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    韩乐;喻高航;关履泰
  • 通讯作者:
    关履泰
一个具有充分下降性的谱共轭梯度法的全局收敛性证明
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2011
  • 期刊:
    赣南师范学院学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    喻高航;王义;牛善洲
  • 通讯作者:
    牛善洲
Nonnegative Diffusion Orientation Distribution Function
非负扩散方向分布函数
  • DOI:
    10.1007/s10851-012-0346-y
  • 发表时间:
    2013-02
  • 期刊:
    Journal of Mathematical Imaging and Vision
  • 影响因子:
    2
  • 作者:
    Qi, Liqun;Yu, Gaohang;Xu, Yi
  • 通讯作者:
    Xu, Yi

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其他文献

基于广义惩罚加权最小二乘的低剂量CT重建方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    数值计算与计算机应用
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    牛善洲;刘宏;朱赟;喻高航;马建华
  • 通讯作者:
    马建华
基于投影数据全广义变分最小化的低剂量CT重建
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    南方医科大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    牛善洲;吴恒;喻泽峰;郑子君;喻高航
  • 通讯作者:
    喻高航
大规模优化问题的一个具有充分下
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    数值计算与计算机应用,Vol.27, No.3 (2006), 183-190
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    喻高航;关履泰
  • 通讯作者:
    关履泰
修改的Wolfe线搜索下的PRP共轭梯度法的全局收敛性
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    Applied Mathematics and Computation
  • 影响因子:
    4
  • 作者:
    喻高航;关履泰;韦增欣
  • 通讯作者:
    韦增欣
An adaptive gradient method for computing generalized tensor eigenpairs
计算广义张量特征对的自适应梯度方法
  • DOI:
    10.1007/s10589-016-9846-9
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    Computational Optimization and Applications
  • 影响因子:
    2.2
  • 作者:
    喻高航;喻泽峰;徐毅;宋义生;周毅
  • 通讯作者:
    周毅

其他文献

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喻高航的其他基金

结构张量特征计算及其在张量数据分析中的应用研究
  • 批准号:
    11661007
  • 批准年份:
    2016
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    40.0 万元
  • 项目类别:
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高阶张量谱分析与张量场特征可视化及其在MRI医学影像中的应用
  • 批准号:
    61262026
  • 批准年份:
    2012
  • 资助金额:
    47.0 万元
  • 项目类别:
    地区科学基金项目
大规模非线性方程组与图像恢复问题的自适应梯度型算法
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    10926029
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  • 项目类别:
    数学天元基金项目

相似国自然基金

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相似海外基金

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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