基于matlab和nirfast的荧光分子断层成像
2016-08-23
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应用背景
为了解决近红外光断层成像图像重建分辨率低、精度不高的问题,我们可以将其与现有成熟的医学成像方法相结合。如将MRI 和近红外光断层成像结合起来组成多模态成像系统,可以有效提高重建图像的分辨率和准确性。
关键技术
共轭梯度法(conjugate gradient method)的基本思想是把共轭性与最速下降法相结合,利用已知点处的梯度构造一组共轭方向,并沿这组方向进行搜索,求出目标函数的极小值。了使算法有更大的适应性,本章对搜索方向进行了重新构造,并使用一维搜索方法来确定迭代步长。减少了对 Hessian 矩阵的计算,大大地减少了计算量,提高了重建的效率。在进行共轭梯度法图像重建过程中,梯度的计算涉及到 Jacobian 矩阵的计算,因为Jacobian矩阵的计算比较费时这直接影响到重建的效率。我们可以采用间接求解矩阵的方法来缩短时间。
matlab
基于
断层
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