【摘 要】
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为克服生物发光断层成像(BLT)的不适定性,获得稳定的光源重建结果,本文提出了一种基于连续化原对偶有效集(PDASC)的多光谱BLT重建算法,该算法将原对偶有效集算法(PDAS)与连续化技术相结合,可以自动调节正则化参数,从而获得全局最优解。多组数字鼠仿真实验验证了该算法的有效性和稳定性,且与原对偶有效集算法、硬阈值追踪法(HTP)相比,所提PDASC重建算法在不同光源设置下的各量化指标均表现更优
【基金项目】
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国家自然科学基金(11871321),陕西省国际科技合作与交流计划项目(2018KW-066)。
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为克服生物发光断层成像(BLT)的不适定性,获得稳定的光源重建结果,本文提出了一种基于连续化原对偶有效集(PDASC)的多光谱BLT重建算法,该算法将原对偶有效集算法(PDAS)与连续化技术相结合,可以自动调节正则化参数,从而获得全局最优解。多组数字鼠仿真实验验证了该算法的有效性和稳定性,且与原对偶有效集算法、硬阈值追踪法(HTP)相比,所提PDASC重建算法在不同光源设置下的各量化指标均表现更优,在体小鼠实验结果进一步证明了该算法在实际应用中的潜力。
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