基于SA-ELM的声学层析成像温度分布重建算法

基于SA-ELM的声学层析成像温度分布重建算法基于SA-ELM的声学层析成像温度分布重建算法摘要：声学层析成像是一种非侵入式的成像技术，多用于生物医学领域的温度分布重建。传统的声学层析成像技术存在着分辨率低和重建精度不高等问题。本文提出了一种基于自适应粒子群优化的极限学习机(SA-ELM)的声学层析成像温度分布重建算法。该算法利用粒子群优化算法对ELM的隐含层神经元的输入权重和偏置进行优化，提高了声学层析成像的分辨力和重建精度。实验结果表明，与传统的声学层析成像算法相比，基于SA-ELM的算法具有更好的重建效果。关键词：声学层析成像；温度分布重建；粒子群优化；极限学习机1.引言声学层析成像是一种利用声波传播特性对物体进行成像的技术，具有非侵入式的特点，并且适用于获得物体内部的温度分布信息。在生物医学领域，声学层析成像被广泛应用于组织热疗治疗的监测和控制等方面。传统的声学层析成像技术存在着分辨率低和重建精度不高的问题。这是由于传统的声学层析成像算法往往基于启发式的方法进行重建，无法对成像过程进行全局的优化。因此，为了改善声学层析成像的性能，一种新的基于自适应粒子群优化的极限学习机算法被提出。2.相关工作声学层析成像的研究主要集中在重建算法和成像技术方面。传统的声学层析成像算法主要基于迭代算法，如反射和反射反射的算法，通过多次迭代来重建图像。然而，这些方法存在着计算复杂度高和重建时间长的问题，影响了其在实际应用中的推广。随着机器学习算法的发展，人们开始将其应用于声学层析成像中。极限学习机(ELM)是一种新兴的机器学习算法，具有计算速度快和训练过程简单的特点。然而，传统的ELM算法仍然存在着输入权重和偏置难以选择的问题，影响了其重建精度。因此，提出了一种基于自适应粒子群优化的极限学习机算法(SA-ELM)来解决这个问题。该算法利用粒子群优化算法对ELM的隐含层神经元的输入权重和偏置进行优化，提高了声学层析成像的分辨力和重建精度。3.算法原理SA-ELM算法首先用极限学习机进行声学层析成像的初始重建。然后，利用自适应粒子群优化算法对ELM的隐含层神经元的输入权重和偏置进行适应性调整，不断优化重建效果。算法的优化目标是最小化重建误差，通过优化权重和偏置来提高声学层析成像的精度。具体的算法步骤如下：1)初始化SA-ELM模型的参数，包括输入权重和偏置。2)利用极限学习机进行声学层析成像的初始重建。3)计算重建图像与真实图像之间的重建误差。4)决定是否更新输入权重和偏置。通过自适应粒子群优化算法来调整输入权重和偏置的取值，以减小重建误差。5)更新输入权重和偏置，并重新进行声学层析成像。6)如果重建误差小于预设精度阈值，停止算法；否则，返回步骤3。4.实验结果及分析本文将SA-ELM算法与传统的声学层析成像算法进行了对比实验。实验结果表明，SA-ELM算法在重建精度和分辨率方面都优于传统的算法。首先，通过对比实验数据集的重建图像，可以观察到SA-ELM算法能够更准确地还原出温度分布的细节，而传统算法则存在一定程度的模糊。其次，通过定量指标对比，可以发现SA-ELM算法的重建误差更小，重建图像的信噪比更高。这说明SA-ELM算法能够更精确地还原出温度分布。最后，通过对比实际应用场景中的声学层析成像结果，可以发现SA-ELM算法在实际应用中也具有更好的性能表现，其重建图像更清晰、更准确。综上所述，基于SA-ELM的声学层析成像温度分布重建算法能够有效提高声学层析成像的分辨力和重建精度。该算法利用自适应粒子群优化算法对极限学习机的输入权重和偏置进行优化，提高了声学层析成像的性能。实验结果表明，基于SA-ELM的算法相比传统算法具有更好的重建效果。所以，这种算法有着广阔的应用前景。参考文献：[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