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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
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上传时间: 2021-02-10
详细说明：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。
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