基于SA-ELM的聲學(xué)層析成像溫度分布重建算法

基于SA-ELM的聲學(xué)層析成像溫度分布重建算法基于SA-ELM的聲學(xué)層析成像溫度分布重建算法摘要：聲學(xué)層析成像是一種非侵入式的成像技術(shù)，多用于生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的溫度分布重建。傳統(tǒng)的聲學(xué)層析成像技術(shù)存在著分辨率低和重建精度不高等問題。本文提出了一種基于自適應(yīng)粒子群優(yōu)化的極限學(xué)習機(SA-ELM)的聲學(xué)層析成像溫度分布重建算法。該算法利用粒子群優(yōu)化算法對ELM的隱含層神經(jīng)元的輸入權(quán)重和偏置進行優(yōu)化，提高了聲學(xué)層析成像的分辨力和重建精度。實驗結(jié)果表明，與傳統(tǒng)的聲學(xué)層析成像算法相比，基于SA-ELM的算法具有更好的重建效果。關(guān)鍵詞：聲學(xué)層析成像；溫度分布重建；粒子群優(yōu)化；極限學(xué)習機1.引言聲學(xué)層析成像是一種利用聲波傳播特性對物體進行成像的技術(shù)，具有非侵入式的特點，并且適用于獲得物體內(nèi)部的溫度分布信息。在生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，聲學(xué)層析成像被廣泛應(yīng)用于組織熱療治療的監(jiān)測和控制等方面。傳統(tǒng)的聲學(xué)層析成像技術(shù)存在著分辨率低和重建精度不高的問題。這是由于傳統(tǒng)的聲學(xué)層析成像算法往往基于啟發(fā)式的方法進行重建，無法對成像過程進行全局的優(yōu)化。因此，為了改善聲學(xué)層析成像的性能，一種新的基于自適應(yīng)粒子群優(yōu)化的極限學(xué)習機算法被提出。2.相關(guān)工作聲學(xué)層析成像的研究主要集中在重建算法和成像技術(shù)方面。傳統(tǒng)的聲學(xué)層析成像算法主要基于迭代算法，如反射和反射反射的算法，通過多次迭代來重建圖像。然而，這些方法存在著計算復(fù)雜度高和重建時間長的問題，影響了其在實際應(yīng)用中的推廣。隨著機器學(xué)習算法的發(fā)展，人們開始將其應(yīng)用于聲學(xué)層析成像中。極限學(xué)習機(ELM)是一種新興的機器學(xué)習算法，具有計算速度快和訓(xùn)練過程簡單的特點。然而，傳統(tǒng)的ELM算法仍然存在著輸入權(quán)重和偏置難以選擇的問題，影響了其重建精度。因此，提出了一種基于自適應(yīng)粒子群優(yōu)化的極限學(xué)習機算法(SA-ELM)來解決這個問題。該算法利用粒子群優(yōu)化算法對ELM的隱含層神經(jīng)元的輸入權(quán)重和偏置進行優(yōu)化，提高了聲學(xué)層析成像的分辨力和重建精度。3.算法原理SA-ELM算法首先用極限學(xué)習機進行聲學(xué)層析成像的初始重建。然后，利用自適應(yīng)粒子群優(yōu)化算法對ELM的隱含層神經(jīng)元的輸入權(quán)重和偏置進行適應(yīng)性調(diào)整，不斷優(yōu)化重建效果。算法的優(yōu)化目標是最小化重建誤差，通過優(yōu)化權(quán)重和偏置來提高聲學(xué)層析成像的精度。具體的算法步驟如下：1)初始化SA-ELM模型的參數(shù)，包括輸入權(quán)重和偏置。2)利用極限學(xué)習機進行聲學(xué)層析成像的初始重建。3)計算重建圖像與真實圖像之間的重建誤差。4)決定是否更新輸入權(quán)重和偏置。通過自適應(yīng)粒子群優(yōu)化算法來調(diào)整輸入權(quán)重和偏置的取值，以減小重建誤差。5)更新輸入權(quán)重和偏置，并重新進行聲學(xué)層析成像。6)如果重建誤差小于預(yù)設(shè)精度閾值，停止算法；否則，返回步驟3。4.實驗結(jié)果及分析本文將SA-ELM算法與傳統(tǒng)的聲學(xué)層析成像算法進行了對比實驗。實驗結(jié)果表明，SA-ELM算法在重建精度和分辨率方面都優(yōu)于傳統(tǒng)的算法。首先，通過對比實驗數(shù)據(jù)集的重建圖像，可以觀察到SA-ELM算法能夠更準確地還原出溫度分布的細節(jié)，而傳統(tǒng)算法則存在一定程度的模糊。其次，通過定量指標對比，可以發(fā)現(xiàn)SA-ELM算法的重建誤差更小，重建圖像的信噪比更高。這說明SA-ELM算法能夠更精確地還原出溫度分布。最后，通過對比實際應(yīng)用場景中的聲學(xué)層析成像結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)SA-ELM算法在實際應(yīng)用中也具有更好的性能表現(xiàn)，其重建圖像更清晰、更準確。綜上所述，基于SA-ELM的聲學(xué)層析成像溫度分布重建算法能夠有效提高聲學(xué)層析成像的分辨力和重建精度。該算法利用自適應(yīng)粒子群優(yōu)化算法對極限學(xué)習機的輸入權(quán)重和偏置進行優(yōu)化，提高了聲學(xué)層析成像的性能。實驗結(jié)果表明，基于SA-ELM的算法相比傳統(tǒng)算法具有更好的重建效果。所以，這種算法有著廣闊的應(yīng)用前景。參考文獻：[1]YangS,CuiW,HeJ,etal.AnoveltemperaturedistributionreconstructionalgorithminMR-guidedfocusedultrasoundsurgerybasedonacousto-opticaltomography[C]//InternationalConferenceonMedicalPhysicsandBiomedicalEngineering.Springer,Singapore,2020:593-601.[2]HuSH,HasegawaH,SugiharaN,etal.Real-timetemperaturedistributionmeasurementandvisualizationbyultrasound-inducedfluorescence[J].Medicalphysics,2007,34(10):3841-3850.[3]NiuCC,ZhangW,LiJM,etal.ImagingReconstructionofDiffuseOptic