不同迭代重建算法在眼眶CT中的适用性研究

目的:探讨不同迭代重建算法在眼眶CT中的应用价值。方法:回顾性收集2024年1月至2024年3月首都医科大学附属北京同仁医院行眼眶CT检查的31例患者,分别使用混合迭代重建算法(iDose4)和全模型迭代重建算法(IMR)技术对图像进行标准算法和骨算法重建,对比分析不同重建算法图像的平均CT值、噪声(SD)、信噪比(SNR)、对比度噪声比(CNR)以及图像质量主观评分;采用随机区组方差分析比较不同算法重建图像间的客观指标差异;采用多个相关样本的秩和检验比较不同算法重建图像的主观评分差异。结果:不同标准算法重建图像的CT值、噪声、SNR、CNR差异均有统计学意义,与iDose4相比,IMR标准算法重建图像噪声降幅达25%~67%,SNR增加1.3~1.5倍,CNR增加2~3倍;与iDose4相比,IMR骨算法重建图像噪声降幅达70%~96%,SNR增加5~15倍,CNR增加4~31倍;不同骨算法及标准算法的图像质量评分差异均有统计学意义,标准算法IMR1-Brain Routine组评分最高5(4,5),骨算法iDose43 YD组评分最高5(5,5);两名观察者评分的一致性较强,加权Kappa系数0.644~1。结论:眼眶CT中推荐使用混合迭代重建技术iDose4 Level 3重建骨算法图像,使用全模型迭代重建技术IMR Level1重建标准算法图像。

迭代算法与柔性结构对离心机振动台控制性能影响

目前迭代算法和柔性结构对离心机振动台控制性能的影响尚缺乏认识,尤其铰接装置作为柔性连接结构在许多离心机振动台上得到应用,以减小离心力荷载下台面和吊篮变形对作动器安全带来的危险。以一套负载1500 kg离心机振动台为样本,采用不同强度、频带的典型地震波为控制目标,探讨了有无迭代算法、柔性结构条件对离心机振动台的控制性能影响。结果表明:20~200 Hz频宽范围内,迭代算法对最大峰值误差、平均峰值误差、平均谱面积误差的影响可忽略。采用迭代算法前后平均峰值误差分别为5.90%,6.15%,平均谱面积误差分别为5.02%,4.94%。柔性结构对于加速度峰值≤7.5g地震波的复现精度有显著影响,尤其是80~150 Hz高频段;对于加速度峰值≥20g地震波的复现精度影响,在频宽20~120 Hz可忽略,但对于120~170 Hz频段的小幅值成分的复现能力影响不容忽略,逊于无柔性结构条件。同时,在无柔性结构条件下对比了不同负载、同一输入荷载的实测输出波,发现两输出波的峰值误差与谱面积误差均无明显差异,证明了离心机振动台具有良好的重复性和稳定性。研究方法和结论,对提高离心机振动台控制性能的影响因素认识和改进设计方法,具有重要指导价值和科学意义。

基于迭代p阈值算法压缩感知磁共振成像重构

从优化网络结构出发,在基于迭代软阈值网络的压缩感知磁共振成像深度网络基础上,加入由p阈值函数组成的优化模块,进一步优化软阈值函数,以抑制噪声,减少重建误差,从而提高重建质量。上述算法结合了压缩感知磁共振重建和深度学习的优势,所有参数都是端到端学习得到的,既具有很好的理论可解释性,又具有良好的网络泛化能力。对上述算法与其它算法进行对比,仿真结果表明,所提算法提高了磁共振成像的重建精度,特别对于结构复杂的磁共振图像重建效果更好。

基于两步正则化Gauss-Newton迭代算法的ECT图像重建

电容层析成像(ECT)技术求解图像重建问题属于非线性问题,并且存在严重的不适定性。为提高图像重建精度,提出了一种基于两步正则化Gauss-Newton迭代算法的ECT图像重建方法。针对标准正则化Gauss-Newton迭代算法在图像重建中存在的不收敛问题,引入了两步迭代方法;改进了正则化矩阵,提高了解估计的精确度;考虑到Gauss-Newton算法对迭代初值的依赖性,加入了同伦算法。最后,进行仿真和静态实验,并与线性反投影(LBP)算法、Landweber算法、Tikhonov正则化算法进行对比。结果表明,该方法可有效提高图像重建精度。

基于UWB偏差平均法和迭代算法吊物跟踪系统研究

吊运货物精准定位是智能仓储和安全管理的根本保障。本文采用UWB(超宽带)定位技术,按照车间构造合理布置信号基站,首先采用偏差平均平面定位算法,初步计算吊物坐标位置;然后用牛顿迭代法,将计算结构进行处理,提高货物定位精度;再利用MATLAB强大的运算能力,实现吊物路径跟踪,并采用数维图数据可视化工具(SovitChart)进行仓库管理平台的开发;最后,对综合算法进行试验验证,定位精度分析结果显示该方法合理有效。

改进迭代贪婪算法求解可重入流水车间调度问题

可重入混合流水车间是在混合流水车间的基础上增加了可重入特性,具有更高的调度复杂性。为了求解可重入混合流水车间调度问题,首先建立了调度优化模型,优化目标为最小化最大完工时间,然后提出一种带精英调整的学习型迭代贪婪算法(LIG-EA)。LIG-EA算法采用基于工件的编码方式,对重组后的染色体进行解码。种群分为精英个体和普通个体两部分,对精英个体进行精英破坏重建和基于关键工件的染色体调整,对普通个体进行学习机制的构建和普通个体的破坏重建。为提高初始种群质量,采用NEH启发式算法进行种群初始化,并针对可重入混合流水车间的重入特性,在重建操作中增加了插入有效性判断,提高了算法的运行速度。通过大量实验表明LIG-EA算法能够有效求解可重入混合流水车间调度问题。

基于FCM及快速迭代收缩阈值算法的平面ECT图像重建

为提高平面阵列电容成像系统的成像精度,提出一种基于模糊C均值聚类(FCM)进行数据优化的快速迭代收缩阈值算法(FISTA)。根据平面阵列电容数据的特点,首先利用FCM算法对测量电容值进行分类,保留有效电容值,实现电容向量降维;然后利用离散小波基(DWT)对灰度值进行稀疏表示,并建立L1正则化模型,采用FISTA进行求解,以实现图像重建;最后将FCM处理后的电容值分别用于Landweber算法、Tikhonov算法进行重建对比。仿真与实验结果表明,该算法重建图像的平均相对误差约为0.0527,平均相关系数约为0.9422,均优于其它算法,且重建图像伪影较少,更接近真实情况;因此,所提算法具有更好的重建效果。。

1024×1024重建矩阵结合迭代重建算法在胃部CT血管成像中的应用

目的 探究1 024×1 024重建矩阵结合迭代重建(Karl)算法在胃部血管及肿瘤供血动脉CT血管成像中的应用价值。资料与方法 前瞻性收集大连医科大学附属第一医院2022年3—6月行胃部CT血管成像的胃部肿瘤患者30例,对CT扫描图像原始数据进行分组重建。A组采用常规512×512矩阵结合Karl 5级重建;B组采用1 024×1 024大重建矩阵结合不同等级Karl算法重建,分为B1(Karl 5)、B2(Karl 7)及B3(Karl 9)3个亚组。在轴位图像上测量胃左动脉起始部的腹主动脉、腹腔干、脾动脉、肝动脉及同层面腹壁皮下脂肪组织的CT值和SD值,计算信噪比(SNR)、对比噪声比(CNR)。由2名观察者采用5分法评估各组图像质量。结果 2名观察者主观评价一致性较好(Kappa=0.782~0.789,P<0.05),B1~B3组图像主观评分均优于A组,B2组得分最高(二维评分:χ^(2)=27.309、24.250;三维评分:χ^(2)=21.964、21.294;P均<0.05),30例患者中25例见胃动脉系统参与肿瘤供血,B2组各血管的清晰显示率均优于A组;A与B1、B2组各血管CT值差异无统计学意义(t=-1.918~2.720,P>0.05),B2组较A组血管SD值、SNR、CNR和背景噪声值,除腹主动脉SD、肝动脉CNR外差异均无统计学意义(t=-5.909~5.768,P>0.05);B1~3组图像随着Karl算法等级提高,SD值逐渐降低(F=2.881~27.109,P<0.05),SNR、CNR逐渐升高(F=3.612~12.149,P<0.05)。结论 1 024×1 024重建矩阵结合Karl 7级算法可以改善图像质量,增强胃部微细血管及肿瘤供血动脉分支的显示效果,在临床上有很好的应用价值。

求解能耗成本平衡的分布式阻塞流水线调度群体迭代贪婪算法

在经典分布式流水车间调度问题基础上,本文构建了具有序列相关准备时间的分布式阻塞流水线调度问题(DBFSP SDST)的混合线性整数规划模型(MILP),以均衡各工厂能耗成本为优化目标,提出了基于群体优化的迭代贪婪算法(PEIG).该算法针对零缓冲区和多工厂生产模式,设计了问题特性的启发式方法;针对迭代贪婪算法(IGA)的优势和不足,提出了基于群体的局部搜索策略、多邻域搜索结构和增强的跨工厂破坏重构方法,以进一步平衡所提算法的全局探索和局部搜索能力.通过270个测试算例的数值仿真,以及与最新4种代表算法的统计比较,本文验证了所提PEIG算法的优越性,能为中大规模的DBFSP SDST提供更优的调度方案.

双瞬切能谱扫描模式下不同权重迭代算法对腹部能谱参数的影响

目的双瞬切能谱扫描模式下的不同权重迭代算法对腹部能谱图像单能量、有效原子序数、基物质对等参数的影响。方法前瞻性收集20例行腹部CT扫描的患者,采用电流和电压同时双瞬切新型能谱扫描模式。对静脉期图像应用能谱分析软件GSI Viewer在同一层面肝脏等地方勾画感兴趣区,获取每个ROI中有效原子序数、基物质对图像及74 keV单能量图像的CT值和噪声,计算信噪比。采用单因素方差分析比较不同权重ASiR-V重建的有效原子序数、基物质对图像及74 keV单能量图像SD、SNR组间比较差异。结果20例患者随着ASiR-V权重增加,有效原子序数、基物质对值及74 keV单能量图像CT值比较差异无统计学意义(P>0.05),图像的SD值逐渐减小,质量改善。不同权重的ASiR-V对有效原子序数、基物质对值及74 keV单能量有类似的影响。结论基于新的双瞬切能谱扫描模式下的不同权重迭代算法,与74 keV单能量一样,能够优化有效原子序数的图像质量。

正弦调频激光干涉仪Lissajous降维迭代校正算法

正弦调频激光干涉仪(SFMI)在基础科学、精密制造等领域应用广泛,但相位调制深度变化等非线性误差限制了其测程及精度的进一步提高。本文提出一种新型正弦调频干涉仪Lissajous校正方法,通过降维迭代算法对测量过程中的干涉正交信号进行椭圆参数提取,实现实时校正,以消除非线性误差,提高测量精度。仿真测试证明,所提方法精度高,带宽利用率高,消耗资源少,对于正弦调频干涉仪测程和精度的提高及其应用的扩展具有重要意义。

基于改进的鲸鱼优化迭代算法的水下传感器网络节点定位方法

针对水下无线传感器网络中锚节点较少、迭代误差大导致节点定位精度低的问题,文章提出了一种基于改进的鲸鱼优化-牛顿迭代的水下三维节点定位算法(Improved Whale Optimization-Newton Iteration,IWONI)。该算法首先使用牛顿迭代算法对节点距离远近关系建立对应法则,并利用目标位置估计值和修正因子为改进的鲸鱼优化算法提供动态搜索区域;其次,建立以测量误差为权重的适应度函数作为判断基准,采用改进的鲸鱼优化算法进行迭代求解,以获得最优解;最后,利用定位方程得到网络节点位置。为了验证IWONI算法的性能,将IWONI算法与时间差定位算法(TDOA-CHAN、TDOA-Taylor)、测距定位算法(最小二乘法、高斯牛顿迭代法)和牛顿迭代算法进行定位误差、收敛性能和定位成功率对比实验,并验证了节点数量对定位精度的影响。实验结果表明:(1)IWONI算法的定位误差和收敛速度明显优于其他对比算法。(2)IWONI算法在测量噪声大时的定位成功率高达92%,明显优于其他对比算法。(3)在通信半径不变的情况下,选择5~7个传感器节点可以在IWONI算法中实现定位精度与成本开销的平衡。

超低剂量CT联合高级建模迭代重建算法在成人肺结核检查中的可行性研究

目的:探讨超低剂量CT能谱纯化技术联合高级建模迭代重建(advanced modeling iterative reconstruction,ADMIRE)算法在成人肺结核检查中的可行性。方法:选取2022年5—12月某院收治的120例继发性肺结核(Ⅲ型)患者,按照随机数字表法将其分为A组、B组、C组、D组,每组30例。A组行常规剂量扫描,管电压为120 kV,管电流为110 mAs,采用滤波反投影重建算法;B组行低剂量扫描,管电压为120 kV,管电流为70 mAs,采用ADMIRE算法(3级);C组行低剂量扫描,管电压为100 kV,管电流为110 mAs,采用ADMIRE算法(3级);D组行超低剂量扫描,管电压为Sn100 kV,管电流为110 mAs,采用ADMIRE算法(3级)。比较4组患者的有效剂量(effective dose,ED)值、图像主观评分及客观评价指标等。采用SPSS 17.0统计学软件对数据进行处理。结果:4组患者的ED值、纵隔窗图像的主观评分、纵隔窗图像的信噪比及对比度噪声比比较,差异有统计学意义(P<0.05)。4组患者的肺窗图像主观评分、肺窗图像的信噪比及对比度噪声比比较,差异无统计学意义(P>0.05)。结论:超低剂量CT能谱纯化技术联合ADMIRE算法能够减少成人肺结核患者检查中的辐射剂量,同时图像质量能够满足临床诊断要求。

自适应光学系统迭代控制算法超参数优化

无波前探测自适应光学系统中,选择合适的超参数是迭代控制算法达到最佳性能的关键。现有的迭代控制算法的超参数设置一般采用遍历法,这种方法虽然容易理解和实现,但计算量大、耗时较长,同时也可能因为找到一个局部最优值而错过全局最优值。本文采用贝叶斯优化方法,选择适合自适应光学系统迭代控制算法的超参数。分别以常用的随机并行梯度下降算法(stochastic parallel gradient descent algorithm,SPGD)、Momentum-SPGD和CoolMomentum-SPGD控制算法为例,对比分析采用遍历法和贝叶斯优化方法选择超参数的控制算法的校正效果。结果表明,采用贝叶斯优化方法进行超参数选择优势明显。对于SPGD控制算法,取得相同收敛效果时,贝叶斯优化方法所需样本实例数量是遍历法的10%;对于Momentum-SPGD和CoolMomentum-SPGD控制算法,贝叶斯优化方法所需样本实例数量分别是遍历法的7%和9%。研究结果可为自适应光学系统迭代控制算法的实际应用提供超参数设置理论基础。

高级建模迭代重建算法对颞骨CT图像质量的影响

目的比较不同水平的高级建模迭代重建算法(ADMIRE)对颞骨CT图像质量的影响。方法收集2023年1月至2月在空军军医大学唐都医院行颞骨CT扫描的患者24例,其中男性13例,女性11例;年龄21~61岁,平均年龄43.3岁。采用德国西门子SOMATOM FORCE CT扫描仪对24例患者行颞骨CT扫描,分别采用传统滤波反投影(FBP)和AD MIRE 1、3、5对扫描后的图像进行重建,比较4组图像客观评价(包括CT值、噪声、信噪比)、主观评价的差异。结果4组图像的客观评价、主观评价总分差异均有统计学意义(P<0.05);相对于FBP,ADMIRE重建后,图像的噪声减低,信噪比升高,ADMIRE 5噪声最小,信噪比最高;ADMIRE 1与FBP组图像主观评价差异无统计学意义,ADMIRE 3图像质量最好,5分占比最高(75%)。结论采用高级建模迭代重建算法后,图像噪声减低,信噪比提高,但并非迭代比例越高,图像质量越好。

改进的正则化前后扫描迭代算法求解刚性最优控制问题

最优控制问题广泛应用于工程学、经济学、生物学等众多领域。由于寻求解析解往往极具挑战性,人们通常采用设计合适的数值算法来求解其数值解。在这些问题中,刚性最优控制问题的数值求解方法尤为关键,这类问题的处理通常面临两难选择:问题的刚性特性容易引起数值方法的不稳定性,而过度追求数值格式的稳定性则可能导致计算成本显著增加,使得算法难以实用。本文专注于一类特定的刚性最优控制问题,通过改进传统的正则化前后扫描迭代算法,既保证了算法的稳定性,同时也显著提高了计算效率。最后通过数值实验验证了上述结论。

抵御恶意攻击的无线传感网络安全梯度下降安全与牛顿迭代安全定位算法

本文主要研究了基于梯度下降和基于牛顿迭代两种安全定位算法,在无线传感网络抵御恶意攻击中的应用策略。基于梯度下降的安全定位算法,采用梯度下降法求最小二乘解,使估计值接近真实值,然后进行异常检测,剔除检测到的恶意锚节点,从而提高定位精度,保证网络安全;基于牛顿迭代的安全定位算法,采用牛顿迭代法缩小定位误差,然后使用差分自适应策略进行异常检测,滤除恶意锚节点后提高定位精度。在此基础上设计了对比实验,将RSSI测量值与两种算法下的仿真值进行对比。结果表明两种安全定位算法都能较为准确地定位节点,基于牛顿迭代的安全定位算法定位精度更高,在无线传感网络抵御恶意攻击方面有更好的应用效果。

用于MIMO SC-FDE系统逼近分集接收界的迭代检测算法

为了提高MIMO SC-FDE系统的检测可靠性、降低系统复杂度,提出一种新的迭代干扰消除检测算法,并推导出分集接收界作为评价算法性能优劣的依据.该检测算法采用基本的线性均衡算法提供初始值,在迭代中尽量消除层间干扰,利用空间分集增益逐步提高检测可靠性.结果表明,该算法在4QAM调制方式下,E b/N 0为9 dB时逼近分集接收界;在16QAM调制方式下,E b/N 0为16 dB时逼近分集接收界.该算法一轮迭代的计算复杂度与发射天线的数目成线性关系,天线规模为3×3以上时算法复杂度低于V-BLAST.因此,所提算法适用于天线规模数大于等于3、调制进制数大于等于4的系统中,在倾向于采用large MIMO系统的5G及后5G时代具有高效性和实用性.

基于两步迭代收缩法的多稀疏空间图像快速重构方法

由于多稀疏空间图像重构时,像素范围选取过大、峰值信噪比低以及重构时间长,导致图像重构方法存在重构效果差的问题,提出基于两步迭代收缩法的多稀疏空间图像快速重构方法。明确多稀疏空间图像重构存在的问题,在明确问题后,以迭代收缩阈值算法为基础,引入迭代加权收缩算法,结合每一轮迭代结果作为初值,完成图像重构的两步迭代收缩法设计,实现多稀疏空间图像快速重构。实验结果表明:应用该方法后的重构多稀疏空间图像峰值信噪比达到37.9 dB以上,图像重构时间仅为16.0 ms,图像结构相似性达到了0.98以上,并且重构多稀疏空间图像的效果更好,经过实验分析证实了所提方法具备可行性。

地震模拟振动台迭代学习控制算法对比研究

为解决传统控制方法下电液伺服振动台复现波形精度不高的问题,对5种迭代学习控制算法进行了对比研究。采用的迭代学习控制算法包括时域迭代算法和频域迭代算法,时域迭代算法有P型学习律和PD型学习律,频域迭代算法有直接迭代、修正迭代和幂指数迭代,通过振动台仿真模型对比研究各种方法的控制效果。研究结果表明:在相同模型和相同波形条件下,所采用的5种算法中,频域迭代算法优于时域迭代算法,频域迭代算法下波形的相关系数可达98%以上,最大峰值误差在5%以内。