基于块稀疏贝叶斯学习的多目标动态荧光分子重建

• 作者: 李东升 杨俊豪 臧青杨 陈春晓
• 来源期刊: 生物医学工程研究
• 学科: 医学
• 关键词: 稀疏贝叶斯学习 压缩感知 动态荧光 三维重建 多观测向量 块稀疏模型
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 454-459,464
• 页数: 7页
• 分类号: R318
• 字数: 3862字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19529/j.cnki.1672－6278.2018.04.15

摘要

针对基于范数优化的多目标动态荧光分子重建稀疏性不足、定位精度低的问题,本研究提出了基于块稀疏贝叶斯学习的重建方法.该方法利用多观测动态荧光信号共享相同稀疏结构的特点,充分挖掘了信号的时空相关性信息和分块稀疏特性,将多观测模型联合稀疏重构问题转化为块稀疏贝叶斯学习问题,通过稀疏贝叶斯框架下的相关向量机稀疏学习模型获取稀疏解.实验结果表明,本研究算法相较于传统压缩感知算法具有更高的稀疏度和定位精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈春晓	南京航空航天大学生物医学工程系	49	264	10.0	14.0
2	李东升	南京航空航天大学生物医学工程系	18	153	7.0	12.0
3	臧青杨	南京航空航天大学生物医学工程系	1	0	0.0	0.0
4	杨俊豪	南京航空航天大学生物医学工程系	3	3	1.0	1.0