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第8卷第1期
基于传输的医学成像方法数值技术的最新发展

奎仁

Commun公司。计算。物理。,8(2010年),第1-50页。

在线发布:2010-08

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  • 摘要

本文的目的是回顾数值重建的最新发展成像应用中逆输运问题的方法,主要是光学层析成像、荧光层析成像和生物发光层析成像。这些反问题的目的是重建物理参数,例如吸收散射系数和荧光光源,内部异质介质,从边界传输解决方案的部分知识媒体。恢复的物理参数可用于诊断目的。这些逆输运问题的数值重建技术可以大致分为两类:线性重建方法和非线性重建方法。在第一类方法中,逆问题被线性化围绕一些已知背景获得线性反问题。经典正则化然后应用这些技术来解决这些反问题。第二种类型的方法要么基于正则化非线性最小二乘技术,要么基于非线性算子方程的梯度驱动迭代方法。无论哪种情况,未知参数被迭代更新,直到传输的解带有这些参数的方程在一定程度上和测量值相匹配。我们回顾了反输运问题的线性和非线性重建方法利用平稳、频域和时间相关数据进行医学成像。这个提交的材料包括现有结果和新结果。与此同时,我们试图在同一框架中为不同的问题提供类似的算法更直接地将这些算法推广到其他逆(传输)问题。

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本文的目的是回顾数值重建的最新发展成像应用中逆输运问题的方法,主要是光学层析成像、荧光层析成像和生物发光层析成像。这些反问题的目的是重建物理参数,例如吸收散射系数和荧光光源,内部异构介质,来自边界上传输解决方案的部分知识媒体。恢复的物理参数可用于诊断目的。这些逆输运问题的数值重建技术可以大致分为两类:线性重建方法和非线性重建方法。在第一类方法中,反问题被线性化围绕一些已知背景获得线性反问题。经典正则化然后应用这些技术来解决这些反问题。第二种类型的方法要么基于正则化非线性最小二乘技术,要么基于非线性算子方程的梯度驱动迭代方法。无论哪种情况,未知参数被迭代更新,直到传输的解带有这些参数的方程在一定程度上和测量值相匹配。我们回顾了逆传输问题的线性和非线性重建方法利用平稳、频域和时间相关数据进行医学成像。这个提交的材料包括现有结果和新结果。与此同时,我们试图在同一框架中为不同的问题提供类似的算法更直接地将这些算法推广到其他逆(传输)问题。

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本文的目的是回顾数值重建的最新发展成像应用中逆输运问题的方法,主要是光学层析成像、荧光层析成像和生物发光层析成像。这些反问题的目的是重建物理参数,例如吸收散射系数和荧光光源,内部异质介质,从边界传输解决方案的部分知识媒体。恢复的物理参数可用于诊断目的。这些逆输运问题的数值重建技术可以大致分为两类:线性重建方法和非线性重建方法方法。在第一类方法中,逆问题被线性化围绕一些已知背景获得线性反问题。经典正则化然后应用这些技术来解决这些反问题。第二种类型的方法要么基于正则化非线性最小二乘技术,要么基于非线性算子方程的梯度驱动迭代方法。无论哪种情况,未知参数被迭代更新,直到传输的解带有这些参数的方程在一定程度上和测量值相匹配。我们回顾了逆传输问题的线性和非线性重建方法利用平稳、频域和时间相关数据进行医学成像。这个提交的材料包括现有结果和新结果。与此同时,我们试图在同一框架中为不同的问题提供类似的算法更直接地将这些算法推广到其他逆(传输)问题。

奎仁。(2020). 基于传输的医学成像方法数值技术的最新发展。计算物理中的通信.8(1).1-50.doi:10.4208/cicp.220509.200110a
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