扩散光学层析成像的EM重建算法的综述报告.docx

该【扩散光学层析成像的EM重建算法的综述报告 】是由【niuww】上传分享，文档一共【2】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【扩散光学层析成像的EM重建算法的综述报告 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。扩散光学层析成像的EM重建算法的综述报告扩散光学层析成像(DiffuseOpticalTomography,DOT)是一种三维成像技术,可以通过可见光在近红外波段与生物物质的相互作用,得到有关组织中生物分子浓度、分布、形态等信息。然而,由于照射的光线在组织中产生弥散和散射现象,难以精确恢复真实的组织物理结构。EM算法是一种常用的DOT影像重建算法,以似然函数为目标函数,结合最大后验概率、Bayes统计推断等方法,通过迭代求解,得到高质量的组织成像。EM算法的理论基础是因果模型,即假设光强信号与组织吸收、散射系数之间存在线性关系。根据该模型,采用最小二乘法逐步优化、减少逆问题中的误差。具体实现过程中,EM算法先对样本进行初始化,然后通过迭代计算,得到似然函数的最优解,进而反推逆问题的最优解。其中,E步骤即计算当前观测值下各组织单元的先验概率,M步骤则是更新组织吸收、散射系数。由于EM算法需要大量的计算和迭代,为提高运算效率,常常引入多参数化策略、并行计算技术等优化手段。在EM算法中,正则化技术被广泛用于解决逆问题的不适定性和高度相关性。例如,使用贝叶斯估计方法,结合先验分布信息对M步骤中的最优化问题进行修正,有效控制约束条件下的误差,更加精确求解;加入L0、L1或L2等正则化项,可进一步减少噪声干扰,提高对小的信号变化的响应。在实际应用中,EM算法已经得到了广泛应用。在生态和生物学领域,它可以用来研究水体中藻类叶绿素浓度、密度等信息,为水质监测和环境评价提供数据支撑;在医学领域,EM算法可以用于检测肿瘤、心脏病等疾病,并指导医生诊断、制定治疗方案;在工业检测领域,EM算法可用于红外射线检测、大型化工设备监测等领域。总之,EM算法作为一种常用的扩散光学层析成像的重建算法,其通过似然函数的求解,有效控制逆问题的求解过程,得到高质量的组织成像。在实际应用中,它具有广泛的应用和前景。