| 中文摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| ·引言 | 第8页 |
| ·组织光学的主要研究内容 | 第8-10页 |
| ·组织光学特性参数检测的发展与研究现状 | 第10-14页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第14-15页 |
| 第二章 组织光学中正向传输模型的建立 | 第15-32页 |
| ·引言 | 第15页 |
| ·生物组织的光学特性 | 第15-18页 |
| ·生物组织中光传输的辐射传输理论 | 第18-19页 |
| ·漫射近似和漫射近似方程 | 第19-23页 |
| ·漫射近似方程 | 第19-20页 |
| ·漫射方程的解 | 第20-21页 |
| ·两层生物组织模型下的漫散射理论 | 第21-23页 |
| ·离散坐标法 | 第23页 |
| ·蒙特卡洛模拟 | 第23-32页 |
| ·基本原理 | 第24-25页 |
| ·多层生物组织中光传播Monte Carlo 模拟主要步骤与过程 | 第25-29页 |
| ·光子数量的选择与蒙特卡洛模拟统计特性的关系 | 第29-30页 |
| ·双层模型下蒙特卡洛仿真漫反射数据与对应组织光学特性及测量范围的关系 | 第30-32页 |
| 第三章 组织光学特性参数确定方法 | 第32-46页 |
| ·生物组织光学特性无创测量技术 | 第32-34页 |
| ·用时间分辨波形确定生物组织的光学特性参数 | 第32-33页 |
| ·用频域分辨波形确定生物组织的光学特性参数 | 第33页 |
| ·用空间分辨波形确定生物组织的光学特性参数 | 第33-34页 |
| ·常用的空间分辨逆蒙特卡洛方法 | 第34-35页 |
| ·统计学习理论与支持向量机算法 | 第35-46页 |
| ·引言 | 第35-36页 |
| ·机器学习问题 | 第36-37页 |
| ·统计理论（SLT）简介 | 第37-39页 |
| ·支持向量机理论的现状 | 第39-40页 |
| ·支持向量分类（SVC）算法 | 第40-43页 |
| ·支持向量回归（SVR）方法 | 第43-46页 |
| 第四章 支持向量机算法在组织光学参数确定中的应用 | 第46-66页 |
| ·支持向量机方法在组织参数唯一性问题中的应用 | 第46-51页 |
| ·正演问题、反演问题及反演中的唯一性问题 | 第46-47页 |
| ·单层模型下组织参数的唯一性确定问题 | 第47-49页 |
| ·双层模型下组织参数的唯一性确定问题 | 第49-51页 |
| ·支持向量机回归算法在确定组织光学参数中的应用 | 第51-64页 |
| ·支持向量机回归在单层组织模型光学参数确定中的应用 | 第52-55页 |
| ·支持向量机回归在双层组织模型光学参数确定中的应用 | 第55-62页 |
| ·利用支持向量机方法对上层组织厚度的讨论 | 第62-64页 |
| ·本章小结 | 第64-66页 |
| 第五章 实验研究及结果分析 | 第66-78页 |
| ·实验系统的搭建 | 第66-71页 |
| ·组织模型的制作与定标 | 第71-74页 |
| ·原料选择与模型制作 | 第71-72页 |
| ·单层模型的定标 | 第72-74页 |
| ·利用支持向量机方法确定双层组织模型光学参数 | 第74-76页 |
| ·本章小结 | 第76-78页 |
| 第六章 总结与展望 | 第78-81页 |
| ·本课题总结 | 第78-79页 |
| ·展望 | 第79-81页 |
| 参考文献 | 第81-88页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第88-89页 |
| 致谢 | 第89页 |
