| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-33页 |
| ·研究背景及意义 | 第13-16页 |
| ·光学分子影像 | 第16-22页 |
| ·生物发光分子影像 | 第17-20页 |
| ·荧光分子影像 | 第20-22页 |
| ·生物发光断层成像光源重建研究现状 | 第22-24页 |
| ·前向问题的研究现状 | 第22-23页 |
| ·逆问题的研究现状 | 第23-24页 |
| ·本文的主要工作 | 第24-26页 |
| 本章参考文献 | 第26-33页 |
| 第二章 光在生物组织中的传输模型及模型求解 | 第33-47页 |
| ·引言 | 第33页 |
| ·生物发光断层成像的前向问题 | 第33-37页 |
| ·辐射传输方程 | 第33-34页 |
| ·RTE 的扩散近似 | 第34-36页 |
| ·扩散近似模型中的边界条件 | 第36-37页 |
| ·扩散方程的求解 | 第37-39页 |
| ·统计方法 | 第37-38页 |
| ·数值解法 | 第38-39页 |
| ·基于有限元法的扩散方程求解 | 第39-41页 |
| ·基于有限元的BLT 前向问题仿真 | 第41-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 本章参考文献 | 第44-47页 |
| 第三章 典型的正则化方法在生物发光断层成像中的应用 | 第47-63页 |
| ·引言 | 第47页 |
| ·生物发光断层成像逆问题的不适定性分析 | 第47-49页 |
| ·典型的正则化方法 | 第49-54页 |
| ·Tikhonov 正则化方法 | 第49-50页 |
| ·TSVD 正则化方法 | 第50-51页 |
| ·TTLS 正则化方法 | 第51页 |
| ·迭代正则化方法 | 第51-54页 |
| ·实验评估与结果分析 | 第54-60页 |
| ·仿真实验设置 | 第54-55页 |
| ·实验结果及分析 | 第55-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 本章参考文献 | 第61-63页 |
| 第四章 基于信赖域方法的生物发光断层成像重建算法 | 第63-73页 |
| ·引言 | 第63页 |
| ·基于信赖域方法的正则化重建 | 第63-67页 |
| ·信赖域方法的思想 | 第64-65页 |
| ·重建模型转化 | 第65-66页 |
| ·基于信赖域子问题的BLT 逆问题求解 | 第66-67页 |
| ·实验仿真及分析 | 第67-70页 |
| ·本章小结 | 第70页 |
| 本章参考文献 | 第70-73页 |
| 第五章 结合多级自适应有限元与稀疏正则的重建算法 | 第73-89页 |
| ·引言 | 第73-74页 |
| ·结合多级自适应有限元与稀疏正则的重建算法描述 | 第74-78页 |
| ·多级自适应有限元方法 | 第74-75页 |
| ·基于内点法的稀疏正则算法 | 第75-78页 |
| ·实验验证与结果分析 | 第78-86页 |
| ·非匀质仿体验证 | 第78-83页 |
| ·三维数字鼠模型的重建结果 | 第83-86页 |
| ·本章小结 | 第86页 |
| 本章参考文献 | 第86-89页 |
| 第六章 融合双模系统的不完全变量截断共轭梯度的稀疏定量重建算法 | 第89-111页 |
| ·引言 | 第89-90页 |
| ·双模成像系统 | 第90-92页 |
| ·双模系统的构成 | 第90-91页 |
| ·系统的校准、数据采集及预处理 | 第91-92页 |
| ·双模系统的配准 | 第92页 |
| ·基于不完全变量截断共轭梯度的稀疏定量重建算法 | 第92-97页 |
| ·稀疏重建框架 | 第92-93页 |
| ·不完全变量截断共轭梯度重建算法 | 第93-97页 |
| ·实验验证与结果分析 | 第97-106页 |
| ·单光源定量重建 | 第97-100页 |
| ·算法对噪声鲁棒性测试 | 第100页 |
| ·重建结果对光学参数扰动的鲁棒性分析 | 第100-101页 |
| ·双光源重建评估 | 第101-102页 |
| ·双模系统下的在体实验验证 | 第102-106页 |
| ·本章小结 | 第106-107页 |
| 本章参考文献 | 第107-111页 |
| 第七章 基于平滑L0 范数的生物发光断层成像光源重建算法 | 第111-123页 |
| ·引言 | 第111页 |
| ·基于SL0 的全域生物发光断层成像 | 第111-116页 |
| ·正则化 | 第112-113页 |
| ·基于平滑L_o 重建框架 | 第113-116页 |
| ·数值仿真及性能分析 | 第116-120页 |
| ·本章小结 | 第120页 |
| 本章参考文献 | 第120-123页 |
| 第八章 总结与展望 | 第123-127页 |
| ·本文的工作回顾 | 第123-124页 |
| ·未来工作的展望 | 第124-127页 |
| 致谢 | 第127-129页 |
| 研究成果 | 第129-132页 |
