论文研究 重构优化算法在光学层析成像中的应用

光学层析成像是一种非侵入性技术，它使用可见或近红外辐射来分析生物组织。 由于光学层析成像的低成本和提供解剖信息的优势，研究者对光学层析成像的发展给予了极大的关注。 基于光学特性信息，解决了层析成像的正反问题。 在这项研究中，正向问题采用有限元方法，光学层析成像的反问题开发基于梯度的优化算法。 从仿真中发现，关于成像的信息被更清晰地处理，并且计算时间更少。 成像中的正常和异常情况很容易区分。 仿真是在Matlab中进行的。 开发并模拟了不同的场景，以验证光学层析成像中重建和优化算法的性能。