一种基于共轭梯度最优化技术的三维时域扩散光学层析方法

摘要：

扩散光学层析(DOT)中的图像重建是一个面向大参数集的非线性最优化问题,其标准求解方法为牛顿类迭代法,需要对整个Jacobian矩阵进行构建、求逆和存贮,这对大规模的三维问题是不可行的,为此常采用基于逐行线性逆策略的非创伤性填充(ART)技术,图像质量受到严重制约.采用共轭梯度算法,直接求解非线性目标函数梯度.可避免对Jacobian矩阵的操作,为有效降低步长因子求解引起的附加计算量,采用一维不精确搜索算法,通过对双非均匀目标体的平板模型进行模拟成像,与代数重建算法结果进行比较,表明共轭梯度法的重建质量、收敛速度和收敛性都优于ART算法.

关键词：图像处理、时域扩散光学层析、逆问题、共轭梯度算法、不精确线性搜索

所属期刊栏目：36

分类号：Q63(生物光学)

资助基金：国家自然科学基金30870657,30678049;国家973计划2006CB705700;国家863计划2009AA022413;天津市自然科学基金07JCYBJC06600;高等学校创新引智计划1307014

在线出版日期：2009-12-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：2517-2523