| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-23页 |
| 1.1 引言 | 第11页 |
| 1.2 光与组织体的相互作用 | 第11-20页 |
| 1.2.1 吸收和散射 | 第11-14页 |
| 1.2.2 荧光和磷光的产生 | 第14-16页 |
| 1.2.3 相关定理及定义 | 第16-19页 |
| 1.2.4 光子输运状态划分 | 第19-20页 |
| 1.3 介观光学成像技术 | 第20-21页 |
| 1.4 本文的主要研究内容及组织结构 | 第21-23页 |
| 第二章 薄层光学层析成像系统 | 第23-33页 |
| 2.1 测量原理 | 第23-24页 |
| 2.2 压缩倾角LOT系统的组成 | 第24-27页 |
| 2.2.1 光学系统 | 第24-26页 |
| 2.2.2 杂散光的消除 | 第26-27页 |
| 2.3 图像重建方法及特殊性 | 第27-28页 |
| 2.4 系统初步验证 | 第28-31页 |
| 2.4.1 在体皮肤组织检测 | 第29-30页 |
| 2.4.2 离体宫颈组织检测 | 第30-31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-33页 |
| 第三章 基于轨迹变换及目标体元回归策略的正向模型 | 第33-49页 |
| 3.1 加速MC常用方法 | 第33-36页 |
| 3.2 基于TT&TVR技术的LOT正向模型 | 第36-40页 |
| 3.2.1 TT&TVR策略 | 第36-38页 |
| 3.2.2 正向模型的计算 | 第38-39页 |
| 3.2.3 TT&TVR特点 | 第39-40页 |
| 3.3 基于TT&TVR的图像重建 | 第40-43页 |
| 3.3.1 总体框架 | 第40-42页 |
| 3.3.2 基于水平集的图像分割方法 | 第42-43页 |
| 3.4 模拟实验验证 | 第43-47页 |
| 3.4.1 不同SDS时重建结果比较 | 第44-45页 |
| 3.4.2 空间分辨率验证 | 第45-47页 |
| 3.5 本章小结 | 第47-49页 |
| 第四章 基于虚拟光源—扩散近似技术的正向模型 | 第49-71页 |
| 4.1 辐射传输的解析理论 | 第49-52页 |
| 4.1.1 相关物理量定义 | 第49-50页 |
| 4.1.2 扩散方程及其边界条件 | 第50-52页 |
| 4.2 虚拟光源的提出 | 第52-55页 |
| 4.2.1 δ-P_1方程与扩散方程的比较 | 第53页 |
| 4.2.2 准直光源模型 | 第53-54页 |
| 4.2.3 虚拟光源技术 | 第54-55页 |
| 4.3 虚拟光源参数计算 | 第55-58页 |
| 4.3.1 虚拟光源方程的建立 | 第55-57页 |
| 4.3.2 虚拟光源方程的求解 | 第57-58页 |
| 4.3.3 讨论 | 第58页 |
| 4.4 虚拟光源—扩散近似模型 | 第58-61页 |
| 4.4.1 近场光子传输建模 | 第58-59页 |
| 4.4.2 双虚拟光源参数的显式表达 | 第59-61页 |
| 4.5 模拟验证 | 第61-69页 |
| 4.5.1 2VS-DA、混合DA-P3、PFC-DA及 δ-P_1模型的比较 | 第61-64页 |
| 4.5.2 对不同反照率媒质的适用性 | 第64-65页 |
| 4.5.3 虚拟光源数的影响 | 第65-66页 |
| 4.5.4 对各向异性因子的灵敏度 | 第66-67页 |
| 4.5.5 探测数值孔径角的影响 | 第67-69页 |
| 4.6 与高阶模型结合 | 第69页 |
| 4.7 本章小结 | 第69-71页 |
| 第五章 基于瞬态光子动力学原理的混合辐射传输-扩散模型 | 第71-85页 |
| 5.1 混合模型及其求解方法 | 第71-72页 |
| 5.2 瞬态光子动力学策略 | 第72-77页 |
| 5.2.1 混合方程间的耦合方法 | 第73-75页 |
| 5.2.2 基于TPK策略的耦合方法 | 第75-76页 |
| 5.2.3 临界时间点的选择 | 第76-77页 |
| 5.3 基于TPK策略的稳态RTE-DE模型 | 第77-79页 |
| 5.3.1 稳态问题的瞬态化分析 | 第77页 |
| 5.3.2 混合方程的建立 | 第77-79页 |
| 5.4 模拟验证 | 第79-82页 |
| 5.4.1 分布光源的验证 | 第79-80页 |
| 5.4.2 混合模型的验证 | 第80-82页 |
| 5.4.3 与部分常用混合模型的对比 | 第82页 |
| 5.5 本章小结 | 第82-85页 |
| 第六章 基于递归SVD广义逆技术的LOT非线性图像重建 | 第85-101页 |
| 6.1 线性与非线性图像重建的比较 | 第85-86页 |
| 6.2 SVD逆问题求解策略 | 第86-90页 |
| 6.2.1 缩放技术的改进 | 第87-88页 |
| 6.2.2 Jacobian矩阵的SVD分解 | 第88-89页 |
| 6.2.3 基于SVD方法的逆问题求解 | 第89页 |
| 6.2.4 逆问题求解效率的提升 | 第89-90页 |
| 6.3 显式SVD递归的推导 | 第90-92页 |
| 6.3.1 SVD矩阵的微扰的求解 | 第90-91页 |
| 6.3.2 Jacobian的SVD矩阵递归 | 第91-92页 |
| 6.4 基于显式SVD递归的LOT非线性图像重建 | 第92-93页 |
| 6.4.1 大数据图像重建 | 第92-93页 |
| 6.4.2 基于显式SVD递归的图像重建 | 第93页 |
| 6.5 实验验证 | 第93-100页 |
| 6.5.1 仿体实验 | 第94-98页 |
| 6.5.2 动物实验 | 第98-100页 |
| 6.6 本章小结 | 第100-101页 |
| 第七章 总结与展望 | 第101-105页 |
| 7.1 本文工作的总结 | 第101-102页 |
| 7.2 本文提出的主要创新点 | 第102-104页 |
| 7.3 今后工作的展望 | 第104-105页 |
| 参考文献 | 第105-115页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第115-117页 |
| 致谢 | 第117-118页 |
