發(fā)布時間：2018-08-08 20:37

【摘要】：生物發(fā)光斷層成像(BLT)是通過熒光測量值對生物組織發(fā)光源進行重建,得到發(fā)光源的三維分布。BLT包括前向問題和逆問題兩部分,在BLT前向問題中,需要解決的主要問題是光傳輸方式的精確建模以及快速求解。在幾種光傳輸模型中,SPN模型實用性越來越高。但是在SPN模型中,由于N的上升,導致該模型的求解計算速度不斷降低。而在逆問題過程中,由于使用大規(guī)模熒光數據有助于提高重建質量,但同時也會消耗大量的計算時間,因此針對大規(guī)模數據,需要進行快速重建方面的研究。本文分別對BLT前向的SPN模型中計算代價和后向問題中重建速度兩方面進行了探索。主要工作包括:1)基于GPU的BLT前向問題的并行加速求解策略和實現(xiàn)。在有限元方法下,對BLT前向過程進行計算時間分析可得,剛度矩陣生成和線性方程組求解兩部分在整個前向過程中耗時最高,且這兩部分都非常適合并行化處理,因此將SPN模型作為光傳輸模型,結合GPU的并行處理能力提出一種基于GPU/CPU雙平臺的BLT前向問題加速策略。將前向過程分解成剛度矩陣生成、線性方程組求解、數據交換和條件判斷四部分,其中將前兩部分傳輸給GPU端進行加速運算,而后兩部分交給CPU執(zhí)行。數字鼠仿真實驗驗證了在本策略下,針對不同網格數量下的SP5模型的BLT前向整體加速比最高能達到20倍左右。2)針對大規(guī)模數據導致BLT重建耗時大的問題,提出了一種基于交替方向乘子法(ADMM)結合隨機對偶坐標下降方法(SDCA)的BLT重建算法。通過SDCA方法隨機選取某一坐標系方向將目標函數分解成多個子函數,使每個坐標下都有對應的子函數,然后再計算每個子函數的最優(yōu)解,然后在迭代過程中按照最優(yōu)解與真實值之間的接近程度依次選取對應坐標下的子函數,減少無關數據在迭代過程中的使用率,提升收斂速度,實現(xiàn)快速重建目的。數字鼠仿體實驗和真實老鼠實驗驗證了在保證BLT重建圖像精度的同時,重建速度提高了5倍左右。
[Abstract]:Bioluminescence tomography (BLT) is used to reconstruct the light source of biological tissue by fluorescence measurement, and the three-dimensional distribution of the light source. BLT includes two parts: forward problem and inverse problem. In the forward problem of BLT, The main problem to be solved is the accurate modeling and fast solution of optical transmission mode. Among several optical transmission models, the SPN model is becoming more and more practical. But in the SPN model, because of the rise of N, the calculation speed of the model is decreasing. In the inverse process, because the use of large-scale fluorescence data can improve the quality of reconstruction, but also consume a lot of computing time, so for large-scale data, we need to do research on rapid reconstruction. In this paper, the computational cost of the BLT forward SPN model and the reconstruction speed of the backward problem are explored respectively. The main work includes: 1) parallel accelerated solution strategy and implementation of BLT forward problem based on GPU. Under the finite element method, the computational time of BLT forward process can be analyzed. The stiffness matrix generation and the solution of linear equations are the most time-consuming in the whole forward process, and these two parts are very suitable for parallelization. Therefore, the SPN model is taken as the optical transmission model and the parallel processing ability of GPU is combined to propose a BLT forward problem acceleration strategy based on GPU/CPU dual platform. The forward process is decomposed into four parts: stiffness matrix generation, linear equation system solution, data exchange and condition judgment. The first two parts are transmitted to the GPU terminal for accelerated operation, and the latter two parts are handed over to CPU for execution. Digital rat simulation experiments show that under this strategy, the BLT forward overall acceleration ratio of SP5 model with different mesh number can reach 20 times. 2.) because of the large scale data, BLT reconstruction takes a lot of time. A BLT reconstruction algorithm based on alternating direction multiplier method (ADMM) and stochastic dual coordinate descent method (SDCA) is proposed. The objective function is decomposed into several subfunctions by the SDCA method in which the direction of a coordinate system is selected randomly, so that there are corresponding subfunctions in each coordinate system, and then the optimal solution of each subfunction is calculated. Then in the iterative process according to the approximate degree between the optimal solution and the real value the subfunctions in the corresponding coordinates are selected in order to reduce the utilization rate of independent data in the iterative process improve the convergence speed and achieve the purpose of fast reconstruction. The digital mouse body simulation experiment and the real mouse experiment show that the reconstruction speed is increased by about 5 times while the accuracy of BLT reconstruction image is guaranteed.
【學位授予單位】：西北大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：R318;TP391.41

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