免费论文摘要：鉴于L1范数目的因变量的底栖生物发亮断层成像重修算法接洽

底栖生物发亮断层成像(Bioluminescence Tomography，BLT)是一种新兴的光学分子印象本领。该本领经过对底栖生物体内荧光光源的定位和重修，察看并反应底栖生物构造体在细胞分子程度的心理和病理的变革，为病症确诊、细胞病变检验和测定和药物研制供给要害的参考。底栖生物发亮断层成像囊括前向进程和光源重修进程。前向进程是底栖生物发亮断层成像重修进程的要害普通。它是运用小众生或底栖生物构造仿体内的已知光源散布及其底栖生物仿体各构造的光学个性参数，经过对光子传输的数学模子求解赢得小众生或底栖生物构造仿体外表透射出来的光旗号散布。重修进程是运用底栖生物构造身体表面的光旗号散布，定位底栖生物构造体内光源场所并赢得光源密度散布，反演光源的三维散布。因为光在底栖生物构造内传输的搀杂性和外表光散布丈量数据的有限性等因为，底栖生物发亮断层成像光源重修属于不快定逆题目。正文将几种各别的重修算法运用于底栖生物发亮断层成像重修进程中，接洽各类算法的适定性。本舆论接洽实质重要囊括：(1)对准前向进程引见了比拟常用的光子传输的数学模子——分散模子。该模子是辐射传输方程(Radiative Transport Equation，RTE)的一阶球谐打开好像模子，具备较高的计划功效。(2)商量鉴于L2范数目的因变量重修截止在丈量进程中的噪声符合性及重修截止的精确性。模仿收缩感知重构思维，提出鉴于L1范数目的因变量。(3)求解鉴于L1范数目的因变量，正文中沿用了Split Bregman迭代算法、梯度投影稠密重修算法(Gradient Projection for Sparse Reconstruction，GPSR)和 L1范数牵制下的最小一乘 (L1 Regularized Least Squares，L1-LS)算法。接洽其运用于底栖生物发亮断层成像重修的可行性。(4)运用底栖生物发亮断层成像摆设以及数值仿真平台，举行三维数值鼠仿真试验，获得重修截止的场所一致缺点、重修场所对立缺点、重修功夫、重修密度和重修能量等评价规范。用那些规范来定性和定量的评价Split Bregman迭代算法、GPSR算法和L1-LS算法在底栖生物发亮断层成像重修的是非性。同声深刻计划了Split Bregman迭代算法对噪声的鲁棒性的感化和鉴于Split Bregman迭代算法的正则化参数对重修截止的感化。正文接洽赢得论断囊括：(1)鉴于Split Bregman迭代算法的正则化参数对重修截止的感化较大， Split Bregman迭代算法对噪声具备较好的鲁棒性。(2)定性和定量的领会了三种算法的重修截止，得出Split Bregman迭代算法不妨赶快精确重修光源，其运用于底栖生物发亮断层成像重修具备确定的灵验性。

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